ChiCTR2400088025
结束
超声
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2024-08-09
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甲状腺非典型增生病变
基于深度学习和多模态数据鉴别甲状腺非典型增生病变的良恶性
基于深度学习和多模态数据鉴别甲状腺非典型增生病变的良恶性
基于深度学习分析甲状腺非典型增生病变（ AUS） 的细胞学、 超声学、 全身炎症指数、 甲状腺功能， 筛选甲状腺 AUS 为恶性肿瘤的风险因素。通过神经网络构建甲状腺 AUS 良恶性的预测模型， 通过内、 外部验证及模拟测试，优化模型。通过前瞻性研究， 评估优化模型， 提高临床决策的效率及准确率， 为甲状腺 AUS 诊治提供理论支撑。
队列研究
回顾性研究
无
无
彭州市人民医院-西南医科大学战略合作项目
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100;700
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2023-11-01
2025-12-31
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1、年龄≥18 岁； 2、病理结果为确切的甲状腺良性或恶性肿瘤； 3、既往无其他疾病史。；
请登录查看1、病历资料不完善; 2、超声、细胞学和病理图片分辨率低。；
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药品研发
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