뇌출혈과 조영제의 구별
급성 허혈성 뇌졸중에서 기계적 재개통 후 뇌출혈과 조영제 혈관외유출을 구별하기 위한 인공지능
이 관찰 연구의 목표는 인공 지능을 사용하여 허혈성 뇌졸중에서 기계적 재개통 후 조영제 유출과 뇌출혈을 구별하는 것입니다.
대답하려는 주요 질문은 인공 지능이 뇌출혈과 조영제 유출을 구별하는 데 도움이 될 수 있는지 여부입니다.
기계적 재개통술 후 24시간 이내에 CT 스캔에서 두개내 고밀도 병변이 있는 환자가 포함됩니다. 500명의 환자를 등록할 것으로 예상됩니다. 고밀도 병변의 종류는 이중 에너지 CT 영상이나 추적관찰 영상에 따라 결정됩니다. 환자는 계층화된 무작위 샘플링(6:2:2)을 통해 훈련 그룹, 검증 그룹, 테스트 그룹으로 구분됩니다. 이미지와 이미지 라벨을 획득한 후 딥러닝 인공지능을 활용해 이미지 특성을 학습하고 진단 모델을 구축하며, 모델 성능과 일반화 능력을 평가한다.
연구 개요
상태
정황
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Meiwei Chen
- 전화번호: +86 18898534109
- 이메일: chenmw7@mail.sysu.edu.cn
참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
포함 기준:
(1) 환자는 기계적 혈관신생 후 비증강 머리 CT를 받았습니다. (2) 기계적 혈관화 후 24시간 이내에 초기 수술 후 비증강 머리 CT를 수행했습니다. (3) 실질의 주변 회색질이나 백질보다 객관적으로 높은 밀도 또는 심실과 물탱크의 뇌척수액보다 높은 밀도로 객관적으로 정의된 두개내과강도는 조영되지 않은 초기 머리 CT에서 관찰될 수 있었습니다. 기계적 혈관신생.
제외 기준:
(1) 기계적 혈관신생 후 비증강 머리 CT의 추적관찰 시간은 24시간 미만이었습니다. (2) 인공물(예: 금속 인공물 또는 운동 인공물)은 CT 이미지의 초강도에 영향을 미쳤습니다. (3) 환자는 기계적 혈관화 이후 개두술을 시행하여 고강도 영역을 식별하기가 어려웠습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
코호트 및 개입
그룹/코호트 |
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출혈
CT 영상의 두개내 고밀도 결과는 이중 에너지 CT 또는 후속 영상에 의해 결정됩니다. 이중 에너지 CT의 가상 무조영 영상에서 고밀도가 보이거나 고밀도가 48년 이상 지속됩니다. 시간.
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단순 대비 혈관 외 유출
이중 에너지 CT의 가상 무조영 영상에서 두개내 고밀도가 없거나, 추적 CT에서 48시간 이내에 고밀도가 흡수되는 것으로 나타났습니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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뇌출혈과 조영제 유출을 구별하는 딥러닝 모델을 개발하고, 모델 성능 및 일반화 능력을 평가합니다.
기간: 2024-12
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모델의 정확도, 민감도, 특이성, 정밀도 및 재현율이 계산되고 혼동 행렬이 표시됩니다.
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2024-12
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공동 작업자 및 조사자
협력자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (추정된)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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