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首页 临床进展 基于深度学习的脉络膜分层、分区血管量化在新生血管性眼病诊疗及预后中的应用

【ChiCTR2500109203】基于深度学习的脉络膜分层、分区血管量化在新生血管性眼病诊疗及预后中的应用

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基本信息
登记号

ChiCTR2500109203

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

2025-09-15

临床申请受理号

/

靶点

/

适应症

新生血管性眼病

试验通俗题目

基于深度学习的脉络膜分层、分区血管量化在新生血管性眼病诊疗及预后中的应用

试验专业题目

基于深度学习的脉络膜分层、分区血管量化在新生血管性眼病诊疗及预后中的应用

申办单位信息
申请人联系人
申请人名称
联系人邮箱
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临床试验信息
试验目的

结合OCTA和深度学习算法，构建三维脉络膜血管网络模型，实现脉络膜各血管分层及重建，量化分析1-nAMD与PCV这两种新生血管性眼病的脉络膜血管参数。根据脉络膜血管量化参数辅助PCV与1-nAMD的诊断、鉴别诊断及疾病预后预判和随访，并指导临床治疗方案的制定。

试验分类
试验类型

病例对照研究

试验分期

其它

随机化

无

盲法

/

试验项目经费来源

国自然项目

试验范围

/

目标入组人数

85;32

实际入组人数

/

第一例入组时间

2025-09-20

试验终止时间

2025-12-20

是否属于一致性

/

入选标准

1. 通过FFA/ICGA确诊为nAMD与PCV的此前未接受过治疗（treatment-naive）的患者； 2. 签署受试者知情同意书的患者； 3. 配合完成最佳矫正视力、眼底照相、光学相干断层成相等临床检查的患者； 4. 遵循3+ pro ne nata,(3+ PRN)治疗方案，抗 VEGF单一治疗（阿柏西普）； 5. 随访时间为3个月及以上。；

排除标准

1. 合并其他眼部疾病，如角膜炎、葡萄膜炎、高度近视、黄斑裂孔、视网膜血管阻塞、中心性浆液性脉络膜视网膜病变等； 2. 合并全身疾病，如糖尿病、恶性肿瘤、自身免疫系统疾病等 ； 3. 不能完成入组的患者。；

研究者信息
研究负责人姓名
试验机构

苏州大学附属第一医院

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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