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【ChiCTR2600119172】痛症微创介入手术AI智能体的研发

基本信息
登记号

ChiCTR2600119172

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

2026-02-24

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

椎间盘突出症、椎管狭窄症或神经病理性疼痛等脊柱退行性疾病

试验通俗题目

痛症微创介入手术AI智能体的研发

试验专业题目

痛症微创介入手术AI智能体的研发

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临床试验信息
试验目的

突破多模态影像融合与精准分割的技术瓶颈:针对脊柱手术规划中单模态影像(CT/MRI)难以同时呈现骨骼与软组织结构的问题,本研究拟开发基于循环生成对抗网络(CycleGAN)的跨模态融合模型,实现脊柱CT与MRI的高精度配准与合成。通过构建跨模态转换算法,解决临床中配准数据稀缺的挑战,为后续三维可视化提供数据基础。同时,基于三维条件生成对抗网络(3D-cGAN)建立脊柱多类别结构的语义分割模型,实现椎骨、脊髓、硬脊膜等关键组织的自动化精准分割,突破传统人工勾画的效率与精度限制。 构建数字孪生驱动的智能手术规划系统:在多模态数据融合与分割的基础上,本研究计划集成三维重建技术与数字孪生理念,开发面向脊柱内镜手术(ESS)和脊髓电刺激术(SCS)的AI智能体。该系统通过将分割后的掩膜数据与CT影像导入3D Slicer平台,构建患者个性化的脊柱解剖模型,支持手术路径动态仿真、减压范围量化预测及电极植入模拟等功能。 验证AI智能体的临床可靠性与应用价值:通过观察性临床研究,对比AI智能体规划结果与真实手术数据,评估其在减少手术误差、优化穿刺路径等方面的有效性。具体验证指标包括减压范围预测误差、椎板间孔选择匹配率、电极电流覆盖效果等,旨在推动痛症微创手术向精准化、智能化转型。

试验分类
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试验类型

队列研究

试验分期

其它

随机化

盲法

试验项目经费来源

2025年度南山区卫生健康系统申请资助类别:科技重大项目申报

试验范围

/

目标入组人数

50

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-02-12

试验终止时间

2028-06-30

是否属于一致性

/

入选标准

聚焦于需接受脊柱内镜手术(ESS)或脊髓电刺激术(SCS)治疗的痛症患者。首先,患者年龄需满18岁,且签署知情同意书;其次,临床诊断为椎间盘突出症、椎管狭窄症或神经病理性疼痛等脊柱退行性疾病,且疼痛症状持续3个月以上,经标准化保守治疗无效。影像学方面,要求患者术前具备薄层脊柱MRI(层厚不大于1mm)及同期CT数据(间隔一周内),以确保多模态融合模型的数据质量。此外,患者目标手术节段无既往脊柱手术史,避免解剖结构变异对模型分割的干扰。研究队列的构建依赖历史手术数据与前瞻性收集相结合,例如对ESS及SCS各纳入50例患者,均需满足术后随访资料完整且症状改善明显的条件。;

排除标准

明确排除脊柱骨折、脊柱或髓内肿瘤病例,因其可能破坏骨骼或神经的正常解剖形态;同时,若脊柱或临近部位存在金属内植物导致影像伪影严重,或扫描时因患者活动等因素造成图像质量不佳,均予以排除。此外,合并脊柱骨骼发育异常或其他先天畸形的病例也不纳入,以确保模型训练的解剖结构一致性。对于内镜视频数据,若术中视频因出血、组织遮挡等原因无法清晰识别器械或解剖标志,则视为无效数据。影像配准过程中,若CT与MRI无法通过人工评定达到满意匹配(如胸椎关键点偏移显著),亦不作为有效配对样本。;

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

深圳市南山区人民医院

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