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首页 临床进展 基于人工智能深度学习端到端多任务学习的髋关节盂唇“分割-诊断”一体化模型构建

【ChiCTR2600127035】基于人工智能深度学习端到端多任务学习的髋关节盂唇“分割-诊断”一体化模型构建

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基本信息
登记号

ChiCTR2600127035

试验状态

尚未开始

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2026-06-23

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

髋关节盂唇损伤

试验通俗题目

基于人工智能深度学习端到端多任务学习的髋关节盂唇“分割-诊断”一体化模型构建

试验专业题目

基于人工智能深度学习端到端多任务学习的髋关节盂唇“分割-诊断”一体化模型构建

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临床试验信息
试验目的

髋关节盂唇损伤是运动人群髋痛的常见病因，常规MRI漏诊率高、阅片一致性差，基层诊断能力尤为薄弱。本项目旨在构建“自动分割—智能诊断”端到端一体化深度学习模型，实现从MRI影像输入到盂唇精确定位与损伤四分类的整合输出，以技术创新突破现有诊断瓶颈，进而提高基层医院诊断水平高质量发展

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

其它

随机化

无

盲法

无

试验项目经费来源

自选课题（自筹）

试验范围

/

目标入组人数

/

实际入组人数

/

第一例入组时间

2026-06-30

试验终止时间

2028-09-30

是否属于一致性

/

入选标准

1.有完整斜冠状位、斜矢状位脂肪抑制质子密度加权（FS-PD）序列， 层厚≤3mm； 2.有关节镜手术记录或至少2名高年资影像科医师的共识诊断可作为参考 标准； 3.影像资料完整，DICOM信息完备； 4.收集的病例资料为2019年-2026年我院单侧髋关节检查的患者； 1.有完整斜冠状位、斜矢状位脂肪抑制质子密度加权（FS-PD）序列， 层厚≤3mm；2.有关节镜手术记录或至少2名高年资影像科医师的共识诊断可作为参考 标准；3.影像资料完整，DICOM信息完备；4.收集的病例资料为2019年-2026年我院单侧髋关节检查的患者；；

排除标准

1.严重骨性关节炎（Tönnis3级及以上）或已行全髋关节置换者； 2.既往髋关节镜手术或盂唇修复手术史者； 3.影像存在明显金属伪影（如内固定物遮挡盂唇区域）或运动伪影致关键 层面不可评估者； 4.合并髋关节骨折、骨肿瘤、化脓性关节炎等其他严重病变者； 5.年龄<14岁（骨骺未闭合，盂唇形态与成人差异显著）；；

研究者信息
研究负责人姓名
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试验机构

遂宁市中心医院

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