在以时间-事件为终点的随机临床试验中,一个主要目标是比较不同治疗组生存分布之间的差异。当比例风险假定不成立,即两组风险比不再是不随时间变化的常数时,传统的log-rank检验可能会失效。此时,基于受限制平均生存时间（restricted mean survival time,RMST）的检验因其具有临床解释性强、不依赖于模型假设等优点,是一个很好的替代方法。在某试验中,若数据在一段时间内稳定积累,可采用分组序贯的思想进行研究,即对结果进行中期检测。特别是在临床试验中,一项研究可能需要花费若干年甚至更长时间,对数据进行中期分析有利于在合理的情况下尽早终止试验,节省样本量和试验成本。本文的主要工作是结合上述两种方法的优势,构造基于RMST的分组序贯设计,并提出样本量重估计的适应性设计。具体来讲,本文证明了标准化检验统计量序列渐近服从典型联合分布,利用误差消耗函数求得序贯检验的临界值,给定目标功效,提出了两种不同的重估计样本量的方法。最后,本文通过模拟验证了所提方法能够满足预期的效果。