ChiCTR2200056385
结束
脑MRI影像组学
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2022-02-04
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心源性卒中
人工智能技术鉴别心源性卒中及危险分层
利用人工智能辅助MRI图像识别缺血性卒中患者的潜在心房颤动
我们研究了房颤相关卒中与非房颤相关卒中的特征，并假设在人工智能的帮助下，通过脑磁共振成像（MRI）可以识别房颤相关卒中。利用上海交通大学附属第六人民医院收集的数据，我们希望训练一种卷积神经网络（CNN）和基于放射组学特征的分类算法来区分房颤相关卒中。
析因分组（即根据危险因素或暴露因素分组）
探索性研究/预试验
入选所有急性脑卒中的患者
N/A
上海市医学创新研究项目
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210;390
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2022-04-25
2022-12-31
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①确诊为急性缺血性脑卒中 ②接受MRI检查并在DWI序列中存在可识别的梗死灶 ③入院后接受完整的AF评估，包括入院心电图，至少24小时Holter心电图检测和（或）经食管超声（TTE） ④有完整的临床数据和随访资料；
请登录查看① MRI图像质量过差 ② 短暂性脑缺血发作或DWI序列上无可识别的病灶 ③ 心脏瓣膜病 ④ AF评估不完整；
请登录查看上海交通大学附属第六人民医院
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