ChiCTR2600122856
结束
CT
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2026-04-20
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胃恶性肿瘤
基于深度学习的CT影像组学无创性评估胃癌化疗联合免疫治疗的获益研究
基于深度学习的CT影像组学无创性评估胃癌化疗联合免疫治疗的获益研究
本研究的目的是建立一个基于IMetNet架构下深度学习的CT影像组学特征模型来评估非早期（进展期和晚期）胃癌患者对免疫治疗的反应性预测。并且评估此模型对非早期者胃癌患者无进展生存率（PFS）预测的相关性。本研究有望利用患者免疫治疗前的CT图像为非早期胃癌患者在实际诊疗过程中对免疫检查点抑制剂使用获益情况进行精准预测，并进一步探索预测模型对患者的无进展生存率（PFS）的影响。
横断面
回顾性研究
无
无
河南省医学科技攻关联合共建
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150;350
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2023-10-25
2026-10-28
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1. 18周岁<=年龄<=80周岁； 2. 进展期或晚期胃癌患者在手术治疗前的一线治疗中接受过2周期或以上的化疗（方案不做要求）联合免疫检查点抑制剂（PD-1抑制剂或PD-L1抑制剂）治疗； 3. 病理结果确认为胃癌； 4. 存有完整的免疫治疗前30天内腹部增强CT影像学数据； 5. 临床病理资料完整，且术后按照8版AJCC病理分期为II-III期； 6. 没有其他恶性肿瘤疾病史。 1. 18周岁<=年龄<=80周岁；2. 进展期或晚期胃癌患者在手术治疗前的一线治疗中接受过2周期或以上的化疗（方案不做要求）联合免疫检查点抑制剂（PD-1抑制剂或PD-L1抑制剂）治疗；3. 病理结果确认为胃癌；4. 存有完整的免疫治疗前30天内腹部增强CT影像学数据；5. 临床病理资料完整，且术后按照8版AJCC病理分期为II-III期；6. 没有其他恶性肿瘤疾病史。；
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