ChiCTR2500114634
尚未开始
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2025-12-16
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黏膜皮肤淋巴结综合征
基于大数据与深度学习的人工智能辅助胸片模型用于川崎病早期预警的临床研究
基于大数据与深度学习的人工智能辅助胸片模型用于川崎病早期预警的临床研究
本课题旨在整合多中心临床数据与深度学习技术，开发并验证一种基于CXR的AI模型，为川崎病（KD）的早期精准识别提供创新性解决方案。研究将系统性地探索CXR影像中潜在的KD特征标志物，建立客观、可量化的诊断模型，突破现有诊断标准对主观临床表现的依赖，以提高诊断准确率并优化IVIG治疗时机。
病例对照研究
其它
无
无
自选课题（自筹）
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2000;18000
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2025-12-01
2027-12-01
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1.病例组：(1)就诊年龄小于等于18岁； (2)病历系统诊断中含有“川崎病”或者“Kawasaki Disease”或者“粘膜皮肤淋巴结综合征”或者“IVIG无应答型川崎病”诊断 (3)同一次住院期间至少具备一次完整的胸片检查数据（影像及报告）； 2.对照组：(1)就诊年龄小于等于18岁； (2)与病例组同期； (3)发热大于等于3天； (4)排除川崎病诊断可能；
请登录查看1.病例组：(1)胸片质量问题：严重伪影、曝光过度/不足导致关键结构无法评估 (2)临床信息不完整，包括缺少胸片检查、实验室检查、发热天数不明确 (3)无法明确最终诊断（如失访、诊断存疑）； 2.对照组：(1)胸片质量问题：严重伪影、曝光过度/不足导致关键结构无法评估 (2)临床信息不完整，包括缺少胸片检查、实验室检查、发热天数不明确 (3)无法明确最终诊断（如失访、诊断存疑）；
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