The Application Value of Deep Learning-Based Nomograms in Benign-Malignant Discrimination of TI-RADS Category 4 Thyroid Nodules

Rövid összefoglaló (regiszter, angolul)

This retrospective study focuses on benign and malignant classification of thyroid nodules using deep learning techniques and evaluates the value of deep learning based nomograms in the classification of TI-RADS category 4 thyroid nodules to improve the accuracy of benign and malignant identification of TI-RADS category 4 thyroid nodules. Materials and methods: Patients who visited in The First Affiliated Hospital of Shandong First Medical University ＆ Shandong Provincial Qianfoshan Hospital were collected. Their general clinical features, information on preoperative ultrasound diagnosis, and postoperative pathologic data were reviewed.

Mit vállalsz

• Vizsgálat típusa: Megfigyeléses
• Bevont résztvevők: 500
• 2022. ápr. 1. és az elsődleges befejezés (2023. nov. 30.) között
• 1 helyszín, 1 országban
• Vizitek és vizsgálatok: kérdezd a vizsgálat csapatát, a regiszter nem sorolja fel őket

A(z) ClinicalTrials.gov regisztermezőiből összeállítva. A vizsgálat felépítését írja le.

Ki nem vehet részt

Szó szerint a(z) ClinicalTrials.gov forrásból, témák szerint csoportosítva. Hogy ki vehet részt, azt csak a vizsgálat csapata dönti el.

Kiket keres a vizsgálat

Életkor a regiszterben: 23 év – 78 év · Nem: nők és férfiak · Egészséges önkénteseket nem fogad

A teljes feltétellista: ClinicalTrials.gov

Helyszínek (1)

Helyszínek a regiszter sorrendjében. Ha a profilodba mented a városodat, távolság szerint rendeződnek.

Te vagy a koordinátor? Erősítsd meg az adatokat