ChiCTR2400083089
正在进行
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2024-04-15
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特发性肺纤维化
基于机器学习构建IPF（特发性肺纤维化）的临床预后模型与时序CT图像预测模型
基于机器学习构建IPF（特发性肺纤维化）的临床预后模型与时序CT图像预测模型
本项目期望通过收集IPF患者的肺部CT影像，对CT影像资料的肺部切割，特征区域识别，三维立体重建，借助人工智能深度学习算法，识别关键影像特征。结合病史、各类检查等临床资料，借助机器学习算法筛选特征，构建多模态的IPF临床预后模型。实现对IPF生存进展的预测，促进对IPF患者临床进展的有效认识，积极采取分层次的治疗方案，改善不良的治疗预后，延长患者的生存时间，提高患者的生活质量。同时可以根据本模型对肺部CT、肺功能等各项生理指标检查结果的评估，针对不同的患者采取更具有针对性的治疗手段，例如：抗纤维化药物治疗或进行肺移植的评估，以期待收获更佳的预后结果。
横断面
回顾性研究
无
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国家重点技术研发计划（No.2021YFC2500700） 上海交通大学医学院学生创新培养计划（No.1723Y034）
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2024-04-15
2024-12-31
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1）患者年龄≥18岁 2）患者2018年1月至2022年11月内确诊IPF 3）患者具有相应的高分辨率CT（HRCT），层面厚度≤3mm 4）患者HRCT影像需符合（1）普通型间质性肺炎；或（2）很可能的普通型间质性肺炎；
登录查看1）患者伴有已知病因，如结缔组织病、慢性过敏性肺炎、吸烟相关性间质性肺病、结节病、肺尘埃沉着病、石棉肺和郎格汉斯细胞组织细胞增多症 2）风湿免疫指标出现抗核抗体为着丝点型/核仁型阳性 3）患者存在风险因素暴露，如明确的职业暴露史等 4）患者HRCT较模糊 5）患者基线时合并感染且纤维化病灶在治疗后短时间内消失；
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药渡2025-01-19
亚泰制药2025-01-19
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