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【ChiCTR2500095672】基于深度学习模型辅助经阴道超声识别正常和异常宫骶韧带的学习曲线研究

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基本信息
登记号

ChiCTR2500095672

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

2025-01-10

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

无

试验通俗题目

基于深度学习模型辅助经阴道超声识别正常和异常宫骶韧带的学习曲线研究

试验专业题目

基于深度学习模型辅助经阴道超声识别正常和异常宫骶韧带的学习曲线研究

申办单位信息
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临床试验信息
试验目的

1. 评估不同经验水平的医生通过经阴道超声（TVS）识别正常和异常宫骶韧带的学习曲线。 2.开发并验证一个用于识别正常和异常宫骶韧带的深度学习模型。 3.比较深度学习模型辅助下与常规学习方法下不同经验水平的超声医生采用TVS识别正常和异常宫骶韧带学习曲线的差异。

试验分类
试验类型

诊断试验诊断准确性

试验分期

其它

随机化

根据学习方式的不同分为常规学习方法组和深度学习模型组。为了确保两组受试者的基本特征一致，使用分层随机化方法进行随机分配，将受试者根据特征（如年龄）分成不同的层，然后在每一层内由统计人员使用SPSS统计软件生成随机数列按照1：1比例进行随机分配到深度学习模型组或常规学习方法组。

盲法

开放标签，对评估者隐藏分组

试验项目经费来源

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

2024-12-31

试验终止时间

2025-06-30

是否属于一致性

/

入选标准

1.受试者自愿加入研究并签署知情同意书。 2.2024年 12 月至 2025 年 6 月就诊于深圳市第二人民医院超声医学科18~55岁女性。；

排除标准

1.无性交史或有先天性生殖道畸形不能接受经阴道超声检查的妇女； 2.有子宫切除术史的妇女； 3.妊娠期女性。；

研究者信息
研究负责人姓名
试验机构

深圳市第二人民医院

研究负责人电话
研究负责人邮箱
研究负责人邮编

/

联系人通讯地址
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