ChiCTR2500113216
尚未开始
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2025-11-26
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口腔鳞状细胞癌
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
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
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。
诊断试验诊断准确性
探索性研究/预试验
本研究研究不涉及对病人的随机分组。
无
2024年度 北京大学口腔医院系列临床研究专项
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2025-12-01
2027-05-31
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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。；
请登录查看1.术前已行放疗或化疗。 2.增强CT图像质量不佳。；
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