ChiCTR2500104096
尚未开始
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2025-06-11
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膀胱癌
整合多尺度数据的可解释性人工智能模型量化膀胱癌复发风险
整合多尺度数据的可解释性人工智能模型量化膀胱癌复发风险研究
266003
本项目针对膀胱癌患者术后复发风险及预后难以精准量化的临床挑战,拟采用基于交叉注意力机制的多模态特征融合网络,高效融合膀胱癌多尺度、多模态数据,实现膀胱癌智能复发预警模型构建;最后通过基因转录组学测序,建立宏观、微观表征与肿瘤微环境之间的多尺度关联,揭示多模态诊疗系统的生物可解释性,以实现膀胱癌精准诊疗的研究目标。
诊断试验诊断准确性
其它
无
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无
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2025-05-01
2026-07-01
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纳入标准:(1) 通过手术验证的膀胱癌;(2) 手术前20天内进行的盆腔增强CT扫描;(3) 完整的临床和病理数据;(4)拥有清晰的HE切片。;
请登录查看排除标准:(1) 临床数据不完整;(2) 影像或病理图像质量差;(3) 病变边缘不清晰;(4) 存在其他恶性肿瘤;(5) 在影像学检查前接受过化疗、放疗或免疫治疗。;
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266003
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