ChiCTR2200060613
结束
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2022-06-05
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类鼻疽肺炎
CT大数据驱动的类鼻疽肺炎预警、准确诊断及预后预测研究
基于CT图像的人工智能技术构建类鼻疽肺炎诊断、分级及预警系统
建立类鼻疽肺炎和常见CAP影像及临床数据库，可靠的数据库是奠定AI 研究的基础；在CT大数据驱动下，以医生对肺炎的诊断和鉴别诊断思维为指导， 建立基于医学领域知识引导的深度学习模型，开发类鼻疽肺炎早期预警、准确 诊断及预后预测的AI新方法，为类鼻疽肺炎辅助诊疗提供重要参考。以及在将 来的另一传染性肺炎的临床实践中可能发挥可靠的作用，并为迁移学习到医学 其他方向或其他领域提供一个新的视角。
病例对照研究
回顾性研究
本研究不需要随机
不适用
无
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2002-01-01
2021-12-31
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① 所有数据都经PACS系统、电子病例系统和/或病案室收集，最终病原学结果根据培养和/或分子检测结果进行确认，符合病原学诊断标准；② CT图像符合放射科医师疾病诊断要求（由 1 名主治及 1 名高级医师质量评估并达成一致）；③ CT结果由2名放射科主治及以上医师根据图像确认CT图像结果与病原学结果相符，并达成一致意见；④ 电子病历系统和/或病案室检索临床资料齐全，临床基本资料由放射科主治医师录入，检验指标由电子系统生成结构化报告并存储，对于只有病案室存储资料，由放射科主治医师手工录入，对临床基本资料和检验指标手工录入部分，由另一名主治及以上医师复核。；
请登录查看① 一次胸部CT扫描＜25张图片；② CT扫描序列信息丢失；③ 有运动伪影或分辨率显著降低的CT图像；④ 排除肿瘤或结核而并发类鼻疽肺炎的患者；⑤ 孕妇或对检查不能耐受的患者；⑥ 对于实验室检查病原学结果与临床、影像和/或病理不同诊断意见需排除。；
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