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首页 临床进展 基于机器学习构建颈动脉易损斑块发生缺血性脑卒中的风险预测模型及其效能评价

【ChiCTR2500103482】基于机器学习构建颈动脉易损斑块发生缺血性脑卒中的风险预测模型及其效能评价

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基本信息
登记号

ChiCTR2500103482

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

2025-05-29

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

颈动脉易损斑块对缺血性脑卒中的影响

试验通俗题目

基于机器学习构建颈动脉易损斑块发生缺血性脑卒中的风险预测模型及其效能评价

试验专业题目

基于机器学习构建颈动脉易损斑块发生缺血性脑卒中的风险预测模型及其效能评价

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临床试验信息
试验目的

脑卒中事件具有发病率高、致残率高及死亡率高的特点，动脉粥样硬化是缺血性脑卒中的最常见病因，尽管多数研究证实脑卒中发生率与血管狭窄程度呈正相关，但轻度管腔狭窄的病人脑卒中发生率也在上升，因此研究颈内动脉易损斑块的成分尤为重要。无创性斑块成像技术飞速发展，对颈动脉粥样硬化的诊疗提供了非常有利的手段，能够精准快速地识别易损斑块，人工智能在CT、MRI及超声对颈动脉易损斑块特征已有很多研究，但是对颈动脉斑块进行风险分层方面，尚未有研究将能谱 CT及MRI定量参数整合入机器学习模型中，临床未广泛使用，仍需要进行大规模的前瞻性纵向研究。

试验分类
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试验类型

病例研究

试验分期

探索性研究/预试验

随机化

简单随机 研究者对受试者随机以7:3比例随机分组

盲法

/

试验项目经费来源

湖州市科技局

试验范围

/

目标入组人数

420;180

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-02-01

试验终止时间

2027-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1、超声检查提示颈动脉低回声斑块（即软斑块）并斑块厚度＞1.5mm，对患者进行基本情况告知并同意进一步进行颈部CTA及MRA检查 2、年龄40～80岁； 3、近期未发生过脑血管不良事件。；

排除标准

1、对影像学检查存在禁忌症者； 2、合并严重感染者； 3、有精神疾病无法配合观察者； 4、图像质量差，存在运动伪影或难以绘制感兴趣区的； 5、同时参加其他研究者。 6、不同意参加本研究者；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

湖州市第一人民医院

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