ChiCTR2600129912
结束
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2026-08-11
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中央型肺癌
多中心深度学习模型区分平扫CT图像下中央型肺癌与肺不张组织研究
多中心深度学习模型区分平扫CT图像下中央型肺癌与肺不张组织研究
（一）主要目的 本研究以降低对比剂应用风险前提下区分中央型肺癌伴阻塞性肺不张组织的临床迫切需求为导向，其主要研究目的在于：利用深度学习强大的特征挖掘能力对平扫CT影像进行量化分析，提取到肿瘤和肺不张之间的微观差异相关的影像信息，构建一套能够识别并区分肿瘤组织和肺不张组织的模型，实现对肿瘤边界更加准确的划定。通过本研究的开展将有望构建出一种区分中央型肺癌和肺不张的新方法，进一步提高临床上基于平扫CT影像的肿瘤边界划分精度，减少患者使用对比剂的风险，协助临床医生制定更加个性化的治疗方案，改善中央型肺癌伴肺不张患者预后。 （二）次要目的 基于深度学习混合模型所提取的非增强计算机断层扫描（CT）深部特征及与肺不张预后相关的临床因素，预测肺不张组织复张可能性及患者预后。
连续入组
其它
无
无
自选课题（自筹）
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238;374
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2025-10-27
2027-12-31
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1.病理诊断为肺癌； 2.术前CT扫描，包括平扫CT和对比增强CT图像，显示肿瘤为中央型肺癌且合并阻塞性部分/完全性肺不张； 3.术前无放疗、化疗、免疫治疗者。 1.病理诊断为肺癌；2.术前CT扫描，包括平扫CT和对比增强CT图像，显示肿瘤为中央型肺癌且合并阻塞性部分/完全性肺不张；3.术前无放疗、化疗、免疫治疗者。；
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