ChiCTR2500102887
正在进行
CT
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2025-05-21
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全麻过程中的困难气道
基于CT图像的深度学习影像组学模型预测全身麻醉患者插管困难风险的研究
基于CT图像的深度学习影像组学模型预测全身麻醉患者插管困难风险的研究
本研究旨在探究基于CT图像的深度学习模型对全身麻醉患者插管困难风险预测的可行性。基于CT图像的深度学习算法这项技术有望在全身麻醉前辅助麻醉医生进行气道情况的术前评估。其将进一步提高气道评估的准确性，并且更有效地对插管困难进行预测。同时也为未来人工智能方法进行麻醉评估提供了研究参考。
连续入组
治疗新技术
无
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河南省卫生健康中青年学科带头人培养项目，项目编号：HNSWJW-2022023
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500
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2025-02-01
2025-12-31
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1. 计划接受择期全身麻醉手术的患者； 2. 自愿签署或者家属能够提供知情同意书； 3. 术前已拍摄头颈部CT的患者。；
请登录查看1. 在受试前30天内或少于7个半衰期内接受任何研究药物治疗的患者； 2. 已知对麻醉药物过敏、严重器官功能障碍、以及心肺疾病 (哮喘或近期有上呼吸道感染)的患者； 3. 患有颅内压升高、癫痫等精神疾病。 4. 计划清醒气管插管的患者。 5. 术前未拍摄CT图像的患者；
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