ChiCTR2500103876
结束
超声
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2025-06-06
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直肠癌
基于直肠腔内超声成像的机器学习模型预测直肠癌神经周围浸润的研究
基于直肠腔内超声成像的机器学习模型预测直肠癌神经周围浸润的研究
本研究旨在构建基于超分辨率直肠腔内超声图像的深度学习模型，用于术前预测直肠癌患者的周围神经浸润（PNI）状态。通过回顾性分析临床资料和超声图像，提取肿瘤区域特征，训练并验证深度学习分类模型，进一步结合临床特征构建融合模型，以提升对PNI状态的预测准确性，为术前风险评估和个体化治疗策略提供辅助决策依据。
诊断试验诊断准确性
回顾性研究
无，研究为回顾性观察性研究，不涉及随机分组。
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无外部经费资助，本研究由研究团队自筹经费完成。
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2024-07-10
2024-12-31
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(1)直肠癌经全直肠系膜切除术后病理证实， (2)完整的临床资料，包括经直肠超声图像和肿瘤标志物， (3)超声检查前无抗肿瘤治疗。；
请登录查看(1)术前抗肿瘤治疗， (2)临床和术后病理资料不完整， (3)超声图像质量差。；
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