ChiCTR2500098144
正在进行
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2025-03-03
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结节性硬化症
基于机器学习算法和多模态影像学数据的结节性硬化症患者致痫灶定位的研究
基于机器学习算法和多模态影像学数据的结节性硬化症患者致痫灶定位的研究
开发并验证一种基于CT、MRI和18F-FDG PET影像的多模态放射组学特征的人工智能算法模型，以定位TSC患者的致痫灶的相关性临床研究。
横断面
回顾性研究
本研究假设指标CT、MRI和18F-FDG PET影像的多模态放射组学特征能有效区分致癫灶和非致癫灶，根据前期预实验的ROC曲线下面积（AUC）为0.7，具有较好的区分效能。使用PASS 15软件进行样本量计算，假设α=0.025（单侧），β=0.1，计算结果显示，致癫灶和非致癫灶每组至少需要40个结节样本。鉴于本研究为回顾性研究，从选定的时间内应当尽可能多得纳入患者，因此纳入研究时间段内所有符合要求的受试者，预估可纳入陆军军医大学附属第二医院神经外科：65名患者；西部战区总医院神经外科：6名患者；广东三九脑科医院神经外科：25名患者，每名患者至少一个致痫结节，多个非致痫结节，符合样本量需求。
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陆军军医大学附属第二医院神经外科
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96
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2025-03-01
2027-12-30
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①患者均符合国际抗癫痫联盟最新TSC诊断标准； ②手术前六个月平均每月至少有2次癫痫发作； ③患者进行了全面的术前评估和癫痫手术； ④18F-FDG PET检查距离上次癫痫发作至少超过48小时； ⑤完成至少1年随访。；
请登录查看①伴有脑炎、脑积水、脑出血或脑血管疾病其他特定神经系统异常疾病； ②存在影像学检查禁忌症； ③图像质量差，如头部运动引起严重图像伪影情况。；
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