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首页 临床进展 基于深度学习与拓扑约束的血管内超声视频序列运动校正模型研究

【ChiCTR2500115210】基于深度学习与拓扑约束的血管内超声视频序列运动校正模型研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2500115210

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2025-12-23

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

冠心病；动脉粥样硬化

试验通俗题目

基于深度学习与拓扑约束的血管内超声视频序列运动校正模型研究

试验专业题目

基于深度学习与拓扑约束的血管内超声视频序列运动校正模型研究

申办单位信息
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临床试验信息
试验目的

设计基于CNN的轻量级架构，直接处理完整IVUS回撤序列，通过时空注意力机制建模血管运动规律，避免传统逐帧校正导致的时间分辨率损失与误差累积；在此基础上，在损失函数的部分显式引入血管解剖先验或结构一致性约束，确保校正后血管壁的拓扑结构完整，解决现有方法导致的形变错位问题；在公开数据集上验证算法对不同探头频率的适应性，验证模型鲁棒性，为后续临床转化提供理论基础。

试验分类
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试验类型

连续入组

试验分期

其它

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

浙江省卫生健康行业科技计划

试验范围

/

目标入组人数

22;10

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-01-01

试验终止时间

2028-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.数据来自国际公认的公开IVUS-2011数据集； 2.数据已匿名化处理，无患者身份信息； 3.图像质量满足分析要求（无明显信号丢失）；；

排除标准

1.图像受损（如存在断帧）； 2.数据标注缺失（如无血管结构参考标准）；；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

杭州市肿瘤医院

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研究负责人邮编

/

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