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首页 临床进展 基于HE染色病理图像的深度学习模型预测子宫内膜癌的分子分型

【ChiCTR2300079202】基于HE染色病理图像的深度学习模型预测子宫内膜癌的分子分型

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基本信息
登记号

ChiCTR2300079202

试验状态

正在进行

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2023-12-27

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

子宫内膜癌

试验通俗题目

基于HE染色病理图像的深度学习模型预测子宫内膜癌的分子分型

试验专业题目

基于HE染色病理图像的深度学习模型预测子宫内膜癌的分子分型

申办单位信息
申请人联系人
申请人名称
联系人邮箱
联系人邮编

250012

联系人通讯地址
临床试验信息
试验目的

开发一种基于深度学习模型的可解释的预测子宫内膜癌患者分子分型的诊断方法。首次尝试应用术前活检病理切片用以预测子宫内膜癌分子分型并加以验证，实现及时、便捷和准确的分类，从而指导手术方式等临床决策，实现患者的精准个性化治疗。

试验分类
试验类型

队列研究

试验分期

探索性研究/预试验

随机化

无

盲法

None

试验项目经费来源

山东大学

试验范围

/

目标入组人数

600

实际入组人数

/

第一例入组时间

2024-01-01

试验终止时间

2024-12-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.初始治疗为手术的子宫内膜癌患者； 2.任意组织学类型； 3.术前行宫腔镜活检组织检查的患者； 4.进行了分子分型的子宫内膜癌患者。；

排除标准

1.合并其他恶性肿瘤； 2.病理组织不可获得的患者。；

研究者信息
研究负责人姓名
试验机构

山东大学齐鲁医院

研究负责人电话
研究负责人邮箱
研究负责人邮编

250012

联系人通讯地址
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