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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;;
请登录查看粤北人民医院
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