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首页 临床进展 基于卷积神经网络自动鉴别诊断胸腰椎 CT 上新鲜及陈旧性椎体压缩性骨折

【ChiCTR2400087318】基于卷积神经网络自动鉴别诊断胸腰椎 CT 上新鲜及陈旧性椎体压缩性骨折

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基本信息
登记号

ChiCTR2400087318

试验状态

结束

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2024-07-25

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

椎体压缩性骨折

试验通俗题目

基于卷积神经网络自动鉴别诊断胸腰椎 CT 上新鲜及陈旧性椎体压缩性骨折

试验专业题目

使用深度学习模型在胸腰椎CT图像上自动识别新鲜及陈旧性椎体压缩性骨折

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联系人邮编

510000

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临床试验信息
试验目的

建立一个深度学习系统，自动分割胸腰椎 CT 上的压缩性骨折椎体，并自动鉴别新鲜及陈旧性椎体压缩性骨折。

试验分类
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试验类型

诊断试验诊断准确性

试验分期

回顾性研究

随机化

回顾性连续收集符合纳入标准的患者的胸腰椎CT图像进行模型训练和模型测试。

盲法

无

试验项目经费来源

广东省医学研究基金项目(A2021280)，广州市科技计划项目(202201020365,SL2023A03J01105, SL2023A04J02004)，孙逸仙科学研究项目(YXQH202213)，国家自然科学基金项目(82372432,82202653)

试验范围

/

目标入组人数

/

实际入组人数

/

第一例入组时间

2020-01-01

试验终止时间

2024-06-30

是否属于一致性

/

入选标准

①发生良性椎体压缩性骨折的患者；②临床、影像资料（胸腰椎CT片）齐全；

排除标准

①疑似感染或肿瘤相关病理性骨折；②图像质量差或存在异物伪影；③临床、影像资料（胸腰椎CT片）缺失。；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

中山大学孙逸仙纪念医院

研究负责人电话
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研究负责人邮编

510000

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