ChiCTR2500104842
尚未开始
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2025-06-24
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局灶性肝脏病变
基于多模态影像组学及深度学习构建局灶性肝脏病变精准无创诊断的预测模型研究
基于多模态影像组学及深度学习构建局灶性肝脏病变精准无创诊断的预测模型研究
本研究旨在开发一种基于生成对抗网络(GAN)的图像合成模型,利用平扫CT/MR图像合成高质量的腹部三期增强CT/MR图像,用于局灶性肝脏病变(FLLs)的检测,并结合影像组学和深度学习技术构建高精度的无创诊断模型,以实现对FLLs的精准鉴别诊断,降低患者辐射风险和检查成本,同时提高诊断效率和准确性。
病例研究
回顾性研究
无
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贵州省卫生健康高质量发展医学科研联合基金项目
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2025-07-01
2028-06-30
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(1)年龄:18岁以上的成年人。 (2)同时行增强CT和平扫CT检查发现FLLs。并通过病理证FLLs的病理类型,如肝细胞肝癌,胆管细胞癌,肝转移瘤,肝腺瘤,肝局限性结节增生等;或具有典型影像表现,根据增强图像能直接诊断的FLLs,如肝血管瘤,肝囊肿等。 (3)所有患者影像资料完整,增强CT图像为标准的三期扫描,即包括动脉期,静脉期,延迟期。;
登录查看(1)图像资料不完整。 (2)肾功能不全和造影剂过敏排除研究。;
登录查看贵州医科大学附属医院
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医药笔记2025-06-24
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