ChiCTR2600134520
尚未开始
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早产儿视网膜病
融合时序特征与深度学习的早产儿视网膜病变智能预测模型构建与验证
融合时序特征与深度学习的早产儿视网膜病变智能预测模型构建与验证
构建并验证一个融合时序特征的深度学习智能预警模型，基于后极部视网膜血管 P-Score 的纵向变化速率（ΔP/Δt）早期预测需治疗 ROP，建立可操作的定量预警阈值，从而减少不必要的周边视网膜检查、缩短检查时长、降低对早产儿的医源性刺激，推动 ROP 筛查模式从“静态诊断”向“动态预警”转变。
队列研究
其它
无
无
自选课题（自筹）
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500;700;3800;1000
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2026-01-01
2028-12-31
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1. 2016 年 5 月至 2026 年 5 月期间，在参与机构接受广角眼底成像系统（如 RetCam）检查的早产儿； 2. 符合 ROP 筛查标准：胎龄 <=32 周或出生体重 <=2000 g，或由主治医师依据临床指南决定筛查者； 3. 至少完成 3 次连续后极部眼底检查，检查间隔符合临床筛查指南； 4. 具有明确的最终临床结局（无 ROP、 ROP 自行消退、 需治疗 ROP） ； 5. 眼底图像质量满足分析要求；
请登录查看1.合并其他眼底疾病（如先天性白内障、先天性青光眼、视网膜母细胞瘤、眼底出血等）影响后极部血管评估者； 2.关键临床信息（胎龄、出生体重、临床结局等）缺失或无法获取者； 3.连续筛查次数不足 3 次或随访资料不完整者（仅适用于回顾性队列）； 4.眼底图像存在严重伪影或质量不合格者。；
请登录查看广东省妇幼保健院(广东省妇产医院、广东省儿童医院)
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