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首页 临床进展 应用基于彩色多普勒超声的深度学习方法对子宫肿瘤分类及早期诊断的研究

【ChiCTR1800017554】应用基于彩色多普勒超声的深度学习方法对子宫肿瘤分类及早期诊断的研究

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基本信息
登记号

ChiCTR1800017554

试验状态

正在进行

药物名称

/

药物类型

/

规范名称

/

首次公示信息日的期

2018-08-03

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

子宫肿瘤

试验通俗题目

应用基于彩色多普勒超声的深度学习方法对子宫肿瘤分类及早期诊断的研究

试验专业题目

应用基于彩色多普勒超声的深度学习方法对子宫肿瘤分类及早期诊断的研究

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

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临床试验信息
试验目的

通过开发具备人工智能的计算机辅助诊断系统，综合子宫肿瘤的超声图像信息进行智能诊断，弥补人工诊断的“主观性”的缺陷，提高诊断效率的同时提升精准且无创性诊断水平。最终实现子宫肿瘤的精确分类，从而指导良性子宫肿瘤患者进行相关治疗方案的选择，同时提高恶性子宫肿瘤的早期诊断率。

试验分类
试验类型

析因分组（即根据危险因素或暴露因素分组）

试验分期

探索性研究/预试验

随机化

非随机方法

盲法

Not stated

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

2018-08-01

试验终止时间

2021-07-31

是否属于一致性

/

入选标准

1.临床及病理诊断为子宫内膜息肉、子宫内膜增生、子宫内膜癌、子宫平滑肌瘤、子宫腺肌病（局限型）以及子宫肉瘤； 2.具备图像质量良好的病灶彩色多普勒超声声像图.；

排除标准

图像质量不好的病灶彩色多普勒超声声像图；

研究者信息
研究负责人姓名
试验机构

华中科技大学附属同济医院

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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