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首页 临床进展 慢性萎缩性胃炎内镜下分型的人工智能模型的构建

【ChiCTR2400082729】慢性萎缩性胃炎内镜下分型的人工智能模型的构建

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基本信息
登记号

ChiCTR2400082729

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

2024-04-07

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

慢性萎缩性胃炎

试验通俗题目

慢性萎缩性胃炎内镜下分型的人工智能模型的构建

试验专业题目

慢性萎缩性胃炎内镜下分型的人工智能模型的构建

申办单位信息
申请人联系人
申请人名称
联系人邮箱
联系人邮编

联系人通讯地址
临床试验信息
试验目的

构建AI模型：基于人工智能模型下对CAG的诊断和分型，旨在建立一个识别CAG的人工智能模型并结合日本的木村-竹本分型来协助内镜医生准确地诊断和判断CAG的累及部位。

试验分类
试验类型

诊断试验诊断准确性

试验分期

回顾性研究

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

陆军军医大学优秀人才库重点扶持对象匹配科研经费

试验范围

/

目标入组人数

1000

实际入组人数

/

第一例入组时间

2024-04-12

试验终止时间

2025-06-30

是否属于一致性

/

入选标准

①满足慢性萎缩性胃炎诊断并已做出木村-竹本分型的患者 ②患者年龄大于或等于18岁 ③内镜系统内保有患者完整的腔内图片或视频资料 ④内镜医生能准确识别患者的图像所拍到的部位以及准确判断是否存在胃黏膜萎缩，胃粘膜皱襞暴露充分；

排除标准

所选取患者的图像清晰度欠佳，图像存在模糊，或图像质量达不到1080P；

研究者信息
研究负责人姓名
试验机构

陆军军医大学第一附属医院

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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