ChiCTR2400088336
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人工智能
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2024-08-15
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肾积水
基于多模态数据的人工智能辅助儿童肾积水精准诊断的研究
基于多模态数据的人工智能辅助儿童肾积水精准诊断的研究
近年来，人工智能（Artificial intelligence, AI）技术在医学领域展现出巨大的应用潜力，包括医学影像识别、多模态数据处理等。基于对医学影像大数据的深度学习，AI能辅助影像医生识别病变以及判断疾病的严重程度。最近有研究报道了AI辅助识别儿童肾积水超声影像的可行性，但目前尚无基于多中心多模态数据的AI辅助儿童肾积水精准诊断的研究。本项目旨在利用AI技术整合研究小儿肾积水多模态数据，基于肾积水进展情况提出精准的预测模型，从而帮助临床医生早期预测肾积水的进展情况。
队列研究
其它
不适用
无
自筹经费
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320;120
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2023-10-01
2025-12-31
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回顾性队列：在2020年1月-2023年 10月就诊于本研究相关医疗中心的肾积水患儿，初次就诊年龄小于1岁，SFU分级处于2级和3级，或超声显示APD位于1cm-3cm之间且无肾皮质变薄等肾实质损害表现。 前瞻性队列：在2023年10月-2024年12月就诊于研究相关医疗中心的年龄小于1岁的肾积水患儿，初次就诊时SFU分级处于2级和3级，或超声显示APD位于1cm-3cm之间且无肾皮质变薄等肾实质损害表现。随访时间为6个月。；
请登录查看① 存在后尿道瓣膜等下尿路梗阻性疾病 ② 肾脏发育畸形的，如马蹄肾、重复肾、异位融合肾等 ③ 双侧肾积水 ④ 下腔静脉后输尿管、异位血管压迫等肾外因素导致的肾积水 ⑤ 原发性膀胱输尿管返流、膀胱输尿管连接部梗阻、梗阻性巨输尿管、输尿管开口囊肿等疾病 ⑥ 合并其他系统严重畸形的患儿 ⑦ 就诊时已在外院接受过造瘘或置管等干预性治疗的；
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