ChiCTR2600119398
正在进行
人工智能
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2026-02-26
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高血压
人工智能驱动的高血压风险预测与临床验证研究
人工智能驱动的高血压风险预测与临床验证研究
本研究旨在开发并验证一个基于Transformer架构的深度学习模型，使其能够仅利用常规胸片这一最普及的影像检查，自动、准确地预测个体的高血压分级及其对应的整体心血管风险分层。本研究将利用大规模、多中心的回顾性数据，完成模型的构建、训练与内部验证，并在一系列独立的外部验证集中全面评估其分类性能与稳健性。 此外，研究将利用可解释性技术深入探索模型决策的影像学依据，，并评估其在不同人群中的性能公平性，最终为未来实现低成本、高通量的心血管风险初筛提供关键的技术基础与循证依据。
诊断性病例对照试验
其它
无
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自筹
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2026-01-01
2026-06-30
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1. 年龄 ≥ 18周岁。 2. 检查原因包括常规体检、入院评估、术前检查或非急性心血管症状随访。 3. 拥有符合质量控制标准的数字化后前位（PA）或后前位+侧位胸片。 4. 在胸片检查前后14天内，拥有符合临床指南的、可靠的诊室血压测量记录（或动态血压监测结果）。 5. 拥有足够的电子病历数据（或通过结构化问卷补充）以完成ESC高血压心血管风险分层（包括实验室检查如血糖、血脂、肌酐，及病史如糖尿病、心血管疾病史等）。；
请登录查看1. 胸片质量不佳（严重旋转、吸气不足、金属伪影、图像不完整）。 2. 胸片显示急性心肺疾病（如大量胸腔积液、气胸、肺炎实变）可能显著影响心脏轮廓评估。 3. 已植入心脏起搏器、除颤器或存在其他显著影响纵隔轮廓的植入物（单纯冠状动脉支架不排除）。 4. 临床资料严重缺失，无法确定血压分级或ESC风险分层。 5. 怀孕或哺乳期妇女。 6. 与其他可能干扰血压评估的干预性临床试验。；
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