【ChiCTR2000035443】倪伟医师：该研究尚未获得伦理委员会批准，请于批准后再开始纳入参试者，并与我们联系上传批件。 基于机器学习算法的微导管塑性技术在颅内动脉瘤栓塞治疗中的应用研究
ChiCTR2000035443
正在进行
微导管
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2020-08-11
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颅内动脉瘤
倪伟医师：该研究尚未获得伦理委员会批准，请于批准后再开始纳入参试者，并与我们联系上传批件。 基于机器学习算法的微导管塑性技术在颅内动脉瘤栓塞治疗中的应用研究
基于机器学习算法的微导管塑性技术在颅内动脉瘤栓塞治疗中的应用研究
200040
1）利用人工智能技术，针对颅内动脉瘤的诊断和介入治疗，建立一种合适的软件模型，从而开发便捷易用的医学影像智能辅助诊疗系统，提升动脉瘤介入诊疗中智能微导管塑性的准确性和效率。 2）利用上述影像辅助诊断系统，指导动脉瘤介入治疗过程中微导管塑形环节。根据患者造影相关数据，通过3D打印技术，生成1:1的3D血管硅胶模型，通过进一步扩大体外试验的方法，验证该模型的安全性与有效性，并优化这一算法模型。 3）在体外研究基础上，进一步优化基于人工智能和机器学习算法的医学影像辅助诊断系统，指导微导管塑形，并进行临床有效性验证和客观评估。
连续入组
探索性研究/预试验
研究者将80例影像数据打印成3D动脉瘤模型，并随机分成：AI塑型组、人工塑型组，使用电脑随机分组
未说明
上海申康医院发展中心
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100;500;40
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2020-10-01
2022-09-30
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1）年龄18-70岁之间； 2）动脉瘤瘤体≥3mm且≤10mm； 3）动脉瘤部位位于微导管可到达的距离； 4）载瘤动脉管径符合微导管可以行进的直径； 5）动脉瘤形态为囊状动脉瘤； 6）经复合化治疗决策小组判定患者接受血管内介入治疗； 7）患者本人及家属理解，并签署知情同意书。；
请登录查看1）合并有严重疾病或其他疾病（如全身感染、肿瘤等）预期寿命不足2年； 2）妊娠期妇女、无法接受双联抗血小板聚集治疗的患者； 3）破裂动脉瘤； 4）同期参与其他临床试验的患者。；
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200040
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