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首页 临床进展 基于人工智能和代谢网络连接的颞叶癫痫患者致痫灶定位及预后预测模型的构建及验证

【ChiCTR2500100593】基于人工智能和代谢网络连接的颞叶癫痫患者致痫灶定位及预后预测模型的构建及验证

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基本信息
登记号

ChiCTR2500100593

试验状态

正在进行

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2025-04-11

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

颞叶癫痫

试验通俗题目

基于人工智能和代谢网络连接的颞叶癫痫患者致痫灶定位及预后预测模型的构建及验证

试验专业题目

基于人工智能和代谢网络连接的颞叶癫痫患者致痫灶定位及预后预测模型的构建及验证

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临床试验信息
试验目的

基于人工智能和18F-FDG PET影像构建颞叶癫痫（TLE）患者代谢癫痫网络机制，阐明癫痫与癫痫网络之间的机制，开发并验证一种人工智能算法模型，实现对癫痫起源灶及患者术后结局的预测，为临床医生提供精准术前指导。

试验分类
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试验类型

析因分组（即根据危险因素或暴露因素分组）

试验分期

回顾性研究

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

陆军军医大学附属第二医院神经外科

试验范围

/

目标入组人数

200

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-01-10

试验终止时间

2027-12-30

是否属于一致性

/

入选标准

1.患者均符合国际抗癫痫联盟2017年最新TLE诊断标准，即患者临床出现两次（间隔至少24小时）非诱发性癫痫发作时就可确诊为癫痫，同时经过脑电图监测、影像学检查和手术切除后病理检查明确为TLE； 2.手术前六个月平均每月至少有2次癫痫发作； 3.患者进行了全面的术前评估和癫痫手术； 4.有18F-FDG PET影像资料，且检查距离上次癫痫发作至少超过48小时； 5.完成至少1年随访。；

排除标准

1.伴有脑炎、脑积水、脑出血、脑血管疾病、颅内占位性病变； 2.图像质量差，如头部运动引起严重图像伪影情况、扫描不规范导致图像显像不理想。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

陆军军医大学附属第二医院神经外科

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