ChiCTR2600128123
尚未开始
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2026-07-14
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符合世界卫生组织中枢神经系统肿瘤分类标准（WHO 2021年第5版）组织形态学特征及相关病理学指标的脑膜瘤。
基于AI的脑膜瘤影像自动分析
基于人工智能的脑膜瘤术前MR影像肿瘤区及水肿区自动分割研究
本研究拟基于人工智能深度学习技术，建立脑膜瘤术前MRI多序列影像自动分割模型，实现肿瘤区及瘤周水肿区的精准识别与自动分割。研究将纳入经病理确诊的脑膜瘤患者术前MRI数据，包括T1WI、T2WI、增强T1WI及ADC等序列，通过影像预处理、人工标注及模型训练，构建多模态医学影像分割系统，并采用Dice系数等指标评估模型性能。研究旨在提高脑膜瘤术前影像评估效率与一致性，减少人工勾画误差，为临床精准诊疗、手术规划及后续影像组学研究提供技术支持。
队列研究
探索性研究/预试验
无
无
自选课题（自筹）
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200
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2026-07-20
2029-07-19
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1.年龄>=18岁，性别不限； 2.经临床及影像学检查发现颅内占位性病变，手术并获得病理诊断； 3.术前完成标准MRI检查； 4.MRI影像资料完整，图像质量满足人工标注及模型训练要求； 5.临床资料完整，包括基本人口学信息及病理结果； 1.年龄>=18岁，性别不限；2.经临床及影像学检查发现颅内占位性病变，手术并获得病理诊断；3.术前完成标准MRI检查；4.MRI影像资料完整，图像质量满足人工标注及模型训练要求；5.临床资料完整，包括基本人口学信息及病理结果；；
请登录查看1.既往接受过颅内肿瘤相关治疗（如手术、放疗、化疗、靶向治疗或免疫治疗），可能影响图像分析者； 2.合并严重脑出血、大面积坏死或明显囊变，影响ROI准确划定者； 3.MRI图像存在明显运动伪影、磁敏感伪影或其他严重影响图像质量的情况；；
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