ChiCTR2600119037
尚未开始
PET/CT
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2026-02-14
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淋巴瘤
基于深度学习的淋巴瘤PET/CT影像处理方法及其临床验证
基于淋巴瘤PET/CT影像与Deauville评分的深度学习模型构建与临床验证
本研究旨在评估一种基于深度学习去噪的低剂量CT技术在淋巴瘤[18F]FDG PET/CT成像中的临床可行性与诊断等效性。通过将标准剂量CT、模拟四分之一剂量 CT及深度学习去噪后的四分之一剂量CT融合至PET图像中，研究采用多病例、多阅片者、全交叉的自身对照试验设计，系统比较不同成像条件下在病灶检出、疾病分期及疗效评估中的一致性与诊断表现。研究重点验证在显著降低CT辐射剂量的前提下，深度学习去噪低剂量CT是否能够维持与标准剂量PET/CT相当的临床判读可靠性与可解释性，从而为淋巴瘤患者的低辐射随访成像策略提供循证依据。
诊断试验诊断准确性
其它
在多阅片者多病例研究中，不同成像条件的阅片顺序采用随机化方法进行分配。对每位阅片医生，三种PET/CT成像条件（标准剂量、模拟低剂量及去噪低剂量）的阅片顺序以及各病例在每次阅片中的呈现顺序均通过随机数生成方式确定，以减少顺序效应和潜在偏倚。不同阅片阶段之间设置预定的洗脱期，以降低记忆偏倚对判读结果的影响。
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自筹
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2026-01-01
2026-09-30
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1) 接受全身[18F]FDG PET/CT检查的淋巴瘤患者； 2) 影像数据可从PACS系统完整获取； 3) 同时具备基线PET/CT及至少一次随访PET/CT检查（仅适用于临床评价的患者）。；
请登录查看1) PET或CT图像数据缺失、不完整； 2) 图像存在严重伪影或质量明显不足，影响病灶检出、分期或疗效评估者； 3) 临床或影像资料不足，无法确定诊断、分期或疗效评估参考标准者。；
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