ChiCTR1800017554
正在进行
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2018-08-03
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子宫肿瘤
应用基于彩色多普勒超声的深度学习方法对子宫肿瘤分类及早期诊断的研究
应用基于彩色多普勒超声的深度学习方法对子宫肿瘤分类及早期诊断的研究
通过开发具备人工智能的计算机辅助诊断系统，综合子宫肿瘤的超声图像信息进行智能诊断，弥补人工诊断的“主观性”的缺陷，提高诊断效率的同时提升精准且无创性诊断水平。最终实现子宫肿瘤的精确分类，从而指导良性子宫肿瘤患者进行相关治疗方案的选择，同时提高恶性子宫肿瘤的早期诊断率。
析因分组（即根据危险因素或暴露因素分组）
探索性研究/预试验
非随机方法
Not stated
自筹
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2018-08-01
2021-07-31
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1.临床及病理诊断为子宫内膜息肉、子宫内膜增生、子宫内膜癌、子宫平滑肌瘤、子宫腺肌病（局限型）以及子宫肉瘤； 2.具备图像质量良好的病灶彩色多普勒超声声像图.；
请登录查看图像质量不好的病灶彩色多普勒超声声像图；
请登录查看华中科技大学附属同济医院
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