ChiCTR2500106940
结束
CT;PET
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2025-07-31
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肺癌
基于多模态CT、PET结合放射组学，临床特征，深度学习技术预测亚实性结节气道播散
基于多模态CT、PET结合放射组学，临床特征，深度学习技术预测亚实性结节气道播散
1.构建一种基于多模态影像数据的术前预测模型：通过整合多模态影像数据（PET/CT结合CT影像）、放射组学特征、深度学习算法以及临床特征，开发出一种术前预测亚实性结节（PSNs）中气道播散（STAS）状态的模型。 2.提高STAS预测的准确性和稳定性：通过放射组学和深度学习技术，从PET/CT影像和CT影像中提取高维特征，结合临床数据和手术病理结果，建立具有高准确性和可重复性的STAS预测工具，旨在提高模型的敏感性、特异性及AUC值。
连续入组
回顾性研究
使用随机数种子，7:3分为训练集和验证集。
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国家自然科学基金资助项目：U21A20480
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1600
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2025-05-16
2025-07-10
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(1)单发病变伴手术完全切除; (2)术前3个月内行CT及PET扫描，术前1周行肺功能及血常规及肿瘤标志物检查，未接受治疗; (3) CT，PET图像清晰全面，无伪影; (4)保存完好、适合STAS评估的病理标本。；
请登录查看(1)多发肺内病变及实性结节; (2) CT，PET成像不完整，无术前1周肺功能及血常规及肿瘤标志物检查; (3)用于STAS评估的病理样本不足。 （4）临床资料不完整 （5）有其他恶性肿瘤史的病人；
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