ChiCTR1900027103
结束
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2019-10-31
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肝细胞癌
基于普美显MRI和增强CT的深度学习影像组学用于术前预测肝癌微血管侵犯及其高危区域检测的研究：多中心及前瞻验证课题
基于多模态影像组学的肝细胞癌微血管侵犯预测关键问题研究
本课题旨在实现肝癌微血管侵犯的术前、无创、准确预测，以期辅助指导肝癌个体化治疗方案制定，降低肝癌术后复发，延长肝癌患者整体生存获益。基于多模态影像组学方法，本项目深入挖掘除形态结构特征以外的海量高维影像组学特征，反映肝癌的微观生物学特性，通过深度学习（Deep learning, DL）卷积神经网络提取与微血管侵犯高度相关的影像特征谱，结合临床、定性征象及病理信息，通过机器学习算法构建综合预测智能模型， 并在多中心、前瞻性数据上进行验证，最终研发针对肝癌微血管侵犯术前无创评估和预测的智能影像辅助诊断方法和原型试验系统，辅助指导肝癌患者的个体化诊疗决策。
连续入组
回顾性研究
N/A
未说明
国家自然科学基金
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2014-01-01
2019-10-01
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（a）经肝脏外科专家评估，肝脏病灶可行手术或肝移植治疗； （b）术前检查除外肝外转移； （c）CT或MRI图像中没有严重大血管侵犯，术前检查除外肝外转移； （d）既往无介入、消融、放疗、粒子植入、靶向治疗、肿瘤免疫治疗或部分肝切除治疗史； （e）术前一个月内完成优维显增强CT和MRI检查； （f）组织病理学报告对肝癌的完整描述；
登录查看（a）多模态MRI图像不全或运动伪影明显； （b）术前有过既往无介入、消融、放疗、粒子植入、靶向治疗、肿瘤免疫治疗或部分肝切除治疗史患者； （c）病理证实非肝癌的肿瘤； （d）不充足的组织病理学报告； （e）运动伪影造成的图像质量不高及图像不全；
登录查看中国科学院自动化研究所
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