ChiCTR2500098626
尚未开始
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2025-03-11
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乳腺癌
双能量CT影像组学结合机器学习在术前预测浸润性乳腺癌淋巴血管侵犯中的应用
双能量CT影像组学结合机器学习在术前预测浸润性乳腺癌淋巴血管侵犯中的应用
开发和验证一种基于机器学习的影像组学融合模型，该模型整合了多参数双能量CT图像和临床变量的影像组学特征，以术前预测侵袭性乳腺癌中的淋巴血管侵犯。
诊断试验诊断准确性
回顾性研究
无
无
丽水市公益性技术应用研究计划项目（2024GYX45）
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2024-07-01
2025-04-30
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(i) 经术后病理证实为原发性浸润性乳腺癌的患者；(ii) 手术前两周接受过双能量CT检查的患者；(iii) 术后病理结果评估淋巴血管侵犯状态。；
请登录查看(i) 有其他肿瘤病史的患者；(ii) 术前接受过其他抗肿瘤治疗，如新辅助化疗的患者；(iii) 有多发性或非肿块性病变的患者；(iv) CT 成像质量差而无法进行测量的患者（例如，严重的伪影）；(v) 临床病理数据不完整的患者。；
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