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    【ChiCTR2200063462】基于DCE-MRI的深度学习在乳腺癌自动分割和分类中的应用

    基本信息
    登记号

    ChiCTR2200063462

    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

    2022-09-07

    临床申请受理号

    /

    靶点

    /

    适应症

    乳腺癌

    试验通俗题目

    基于DCE-MRI的深度学习在乳腺癌自动分割和分类中的应用

    试验专业题目

    基于DCE-MRI的深度学习在乳腺癌自动分割和分类中的应用

    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

    我们主要利用治疗前的MRI影像，提出了一个可以在MRI图像上准确分割出乳腺癌病灶的深度学习网络，我们称为病灶分割网络。然后根据分割的结果输入后端网络，我们称为分类网络，我们开发了一个集群分类网络，这种集群网络包括ResNet50,ResNeXt101,googlenet-inceptionV3,取三个分类网络的输出的平均值作为最终的输出值，这样增加了分类的可靠性，避免了因为一个网络的误判而影响最终结果的可能，在判断阶段包括良恶性判断，淋巴结是否转移判断。

    试验分类
    试验类型

    连续入组

    试验分期

    治疗新技术

    随机化

    纳入本院2022年9月1日至2022年10月1日在本院检查乳腺癌，并接受核磁检查的患者。

    盲法

    /

    试验项目经费来源

    课题经费

    试验范围

    /

    目标入组人数

    /

    实际入组人数

    /

    第一例入组时间

    2021-09-01

    试验终止时间

    2022-10-01

    是否属于一致性

    /

    入选标准

    1.完整的影像学和病理资料，包括肿瘤和ALN； 2.MR扫描后两周进行手术。；

    排除标准

    1.无肿块病灶，无明显界限或病灶最长直径<5mm； 2.临床或病理特征不完整； 3.MR检查前接受过新辅助化疗、放疗或激素治疗； 4.多灶性病变或其他乳腺肿瘤患者。；

    研究者信息
    研究负责人姓名
    试验机构

    烟台毓璜顶医院

    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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