ChiCTR2500100272
结束
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2025-04-07
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心力衰竭
基于平扫CT及CTA的射血分数保留的心力衰竭人工智能辅助诊断及预后模型构建
基于平扫CT及CTA的射血分数保留的心力衰竭人工智能辅助诊断及预后模型构建
1. 利用影像大数据,建立基于肺部平扫CT的左心功能衰竭人工智能辅助诊断模型,评价模型效能; 2. 对比工智能模型与临床及实验室检查标志物模型的诊断效能;并在多中心数据集中验证模型的鲁棒性; 3. 探讨该人工智能模型对不同亚型心衰,以及可能心衰患者预后的预测价值; 4. 探索基于冠状动脉CTA心脏组学特征的机器学习方法识别射血分数保留的心衰并进行亚型分类的可行性,辅助临床个性化精准治疗。
诊断试验诊断准确性
其它
工程师应用机器学习方法以7:3的比例将数据分为训练组及验证组
开放标签,对评估者隐藏分组
自选课题(自筹)
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2024-05-09
2026-05-31
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1. 年龄大于或等于18周岁,主要因心血管疾病就诊; 2. 在过去12个月有心衰的症状(NYHA II-IV)或体征(满足Framingham标准) 3. 同时有肺部平扫CT或冠脉CTA,心脏超声检查,血浆BNP或NT-proBNP检测,其中心脏超声检查与CT间隔两周以内,如果两周内进行了多次心脏超声检查,记录LVEF最低的一次。;
请登录查看1. 需排除的疾病:原发性心脏瓣膜病,特发性肺动脉高压,右室心衰,慢性阻塞性肺病(COPD),先天性心脏病,缩窄性心包炎,既往肿瘤病史,重度肾功能不全(肾小球滤过率eGFR <30 mL/min/1.73 ㎡ ); 2. CT图像质量不能满足诊断要求,包括存在机器伪影、金属伪影、严重呼吸伪影、噪声过大影响图像质量、重建层厚<0.625mm、图像未包含完整肺组织及心脏。;
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