ChiCTR2600130848
尚未开始
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2026-08-25
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宫颈细胞学病变分级与HPV感染风险分层
基于TCT全切片人工智能的宫颈癌病变分级与HPV感染联合早筛体系研究
基于TCT全切片人工智能的宫颈癌病变分级与HPV感染联合早筛体系研究
本研究针对当前CC筛查中细胞学判读同质化不足、联合筛查成本偏高的现实问题，构建的TCT全切片多实例学习双任务AI算法，通过单中心回顾性诊断准确性研究，系统验证模型的诊断效能与临床应用价值，旨在回答以下核心科学问题：能否通过AI技术分析TCT数字化切片提供可靠的细胞学分级与HPV感染风险分层，为基层低成本CC联合筛查提供可行的技术方案。 （一）主要目的 以高年资病理医师共识细胞学诊断、HPV核酸检测结果为金标准，评价基于TCT全切片的多实例学习双任务AI模型同步开展宫颈细胞学病变分级与HPV感染风险预测的诊断效能，验证“单次制片、双项输出”智能筛查模式的技术可行性与诊断准确性。 （二）次要目的 1. 开展细胞级形态量化与可解释性分析，明确模型病变分级与HPV风险预测对应的形态学证据，揭示AI决策的生物学合理性，提升模型临床接受度与应用安全性。 2. 对比AI辅助前后不同年资病理医师的阅片效率与诊断一致性，初步评估该技术在提升筛查效率、缩小基层诊断差异方面的临床应用价值与分流潜力。
诊断试验诊断准确性
探索性研究/预试验
无
无
自选课题（自筹）
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2026-08-01
2028-12-31
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1.年龄 18~65 岁、有性生活史的女性； 2.因CC筛查或临床就诊接受TCT检查； 3.临床基本信息、细胞学报告、病理报告及 HPV 检测结果完整可追溯； 1.年龄 18~65 岁、有性生活史的女性；2.因CC筛查或临床就诊接受TCT检查；3.临床基本信息、细胞学报告、病理报告及 HPV 检测结果完整可追溯；；
请登录查看1.TCT标本细胞量不足、制片质量差、扫描后图像有严重伪影或大片脱落； 2.病理金标准、HPV 检测结果等资料缺失，无法完成诊断效能比对； 3.研究者认为不适合参与研究的其他情况。；
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