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首页 临床进展 基于增强CT诊断口腔癌颈部淋巴结状态的人工智能融合模型的前瞻性验证

【ChiCTR2500113216】基于增强CT诊断口腔癌颈部淋巴结状态的人工智能融合模型的前瞻性验证

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基本信息
登记号

ChiCTR2500113216

试验状态

尚未开始

药物名称

CT

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2025-11-26

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

口腔鳞状细胞癌

试验通俗题目

基于增强CT诊断口腔癌颈部淋巴结状态的人工智能融合模型的前瞻性验证

试验专业题目

基于增强CT诊断口腔瘤癌颈部淋巴结状态的人工智能融合模型的构建及验证

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临床试验信息
试验目的

通过识别淋巴结的影像判断转移与否是一个图像分类问题，图像分类策略分为基于手工提取特征的策略，和基于自动学习特征的策略；即影像组学和深度学习。既往国内外学者应用两种策略分别构建人工智能模型，二者在图像分类方面均能展示出强大潜力。本课题组将两种策略进行融合，达到策略的优势互补，展示出更高的图像识别性能。本课题组已经在前期的回顾性研究中，通过对大样本量的淋巴结增强数据进行学习，构建了影像组学-深度学习融合模型；故我们将进行前瞻性研究，将已构建的融合模型应用于临床，验证模型的真实诊断性能。我们预期影像组学-深度学习融合模型用以辅助临床医师阅片，可减轻医师工作负担，减少对专家经验依赖，进而提升诊断精度和诊疗效率。

试验分类
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试验类型

诊断试验诊断准确性

试验分期

探索性研究/预试验

随机化

本研究研究不涉及对病人的随机分组。

盲法

无

试验项目经费来源

2024年度 北京大学口腔医院系列临床研究专项

试验范围

/

目标入组人数

/

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-12-01

试验终止时间

2027-05-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.原发口腔癌，术前诊断有可疑转移淋巴结，并于我院行颈部淋巴结清扫手术； 2.术后病理诊断明确，原发灶为鳞状细胞癌，颈部清扫的淋巴结分区数目及转移情况明确； 3.临床资料详细；于我院拍摄增强CT时间为术前20日内。；

排除标准

1.术前已行放疗或化疗。 2.增强CT图像质量不佳。；

研究者信息
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试验机构

北京大学口腔医院

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研究负责人邮编

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