ChiCTR2500098112
正在进行
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2025-03-03
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肺癌
基于深度学习多组学的肺癌新辅助免疫治疗的非获益人群预测系统开发及机制探索
基于深度学习多组学的肺癌新辅助免疫治疗的非获益人群预测系统开发及机制探索
1.构建包含病理图像-CT 影像-临床数据的接受 NIC 的 NSCLC 数据库，在此基础上前瞻性更新数据库； 2.构建基于人工智能的 NSCLC 的 NIC 多组学疗效预测系统并进行验证：包括肺癌检测分割算法、多组学多模型 NSCLC 预测算法以及对这两种算法进行主观定性和客观定量评价，辅助临床医生决策； 3.通过临床样本和细胞功能学实验揭示模型背后的生物学基础
连续入组
回顾性研究
无
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自筹经费
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350;150
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2024-06-01
2026-06-01
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纳入标准：A. 18 岁及以上; B.病理确诊的 NSCLC; C.分期：Ib-III 期; D.接受了新辅助化疗联合免疫治疗，不论是否接受了根治性手术；
请登录查看排除标准：A.以前接受过免疫治疗；B.新辅助化疗联合免疫治疗前 30 天无我院 CT；C.肿瘤病变不可测量；D.CT图像质量差不能用来提取特征；E.在 CT 前已行肿瘤穿刺（会影响 CT 图像的特征）；F.驱动基因 EGFR 和 ALK 基因突变；
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