ChiCTR2500115573
尚未开始
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2025-12-29
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甲状腺癌
基于影像基因组学的可解释AI模型早期智能预测分化型甲状腺癌碘抵抗
基于影像基因组学的可解释AI模型早期智能预测分化型甲状腺癌碘抵抗
(1)开展基因突变与碘难治性分化型甲状腺癌的相关性研究,鉴定能够预测碘难治性分化型甲状腺癌的关键基因; (2)分别构建基于病理、超声的单模态碘难治性分化型甲状腺癌预测模型,明确不同模态数据对碘难治性分化型甲状腺癌预测的潜力; (3)基于上述研究结果,联合基因突变、病理、超声等数据构建多模态碘难治性分化型甲状腺癌精准预测模型,提升碘难治性分化型甲状腺癌精准预测性能
病例对照研究
其它
无
无
2025年浙江省医药卫生科技计划
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500
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2026-01-01
2028-12-31
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1.行甲状腺全切术或次全切术的患者; 2.术后病理证实为包括甲状腺乳头状癌(papillary thyroid cancer,PTC)、甲状腺滤泡状癌(follicular thyroid cancer,FTC)及 Hürthle 细胞癌(Hürthle-cell carcinoma)在内的分化型甲状腺癌(differentiated thyroid cancer,DTC); 3.术后至少接受过2次131I治疗。 4.碘难治性分化型甲状腺癌的界定标准参考2015年美国甲状腺协会(ATA)指南。在无外源性碘负荷干扰的情况下,TSH 激状态出现下列情形之一可界定为RAIR-DTC ,提示患者从后续131I 治疗中获益少:(1)转移灶在首次131I 治疗全身显像中表现不摄碘;(2)原本摄碘的功能性转移灶逐渐丧失摄碘能力;(3)部分转移灶摄碘、部分转移灶不摄碘;(4)摄碘转移灶在多次131I 治疗后虽然保持摄碘能力但仍进展。;
请登录查看1.年龄小于18岁; 2.术前超声图像不清晰,或因肿瘤过大,无法获得完整的肿瘤图像; 3.病理诊断不明确; 4.患者临床信息不完整。;
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