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创建/更新时间

2026-10-26

资源简介

肠道微生物组成与卒中结局关系研究

该数据集英文名为“A Study of the Relationship of Gut Microbial Composition and Stroke Outcome”，来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦缺血性卒中（Ischemic Stroke）。其核心目的是探究肠道微生物（即肠道细菌）、炎症与受损脑组织之间的关系。已有认识表明，肠道细菌在消化、营养吸收以及全身免疫反应中发挥关键作用；人体肠道细菌组成也与肥胖、胰岛素抵抗、糖尿病和高血压等若干卒中危险因素相关。若能建立胃肠道微生物群落组成与缺血性卒中结局之间的关系，未来可能据此开展饮食干预，以改善卒中后的恢复。本站将其归类于循环系统疾病下的“其他”类别，主题标签为“Ischemic Stroke”。

【数据集背景】

缺血性卒中是本数据集关注的疾病条件。研究背景建立在肠道微生物与全身健康密切关联的认识之上：肠道细菌参与消化、营养吸收和全身免疫反应；人体肠道细菌组成已被认为与肥胖、胰岛素抵抗、糖尿病和高血压等多种卒中危险因素相关。基于这些背景，该研究提出探究肠道微生物群落组成、炎症与受损脑组织之间的关系，并进一步考察胃肠道微生物群落组成与缺血性卒中结局之间是否存在关联。若这种关系得以确立，则有望为未来通过饮食干预改善卒中后恢复提供依据。

【数据内容】

该数据集围绕缺血性卒中展开，涉及的核心内容包括肠道微生物（肠道细菌）组成、炎症以及受损脑组织三者之间的关系，以及胃肠道微生物群落组成与缺血性卒中结局之间的关联。主题标签为“Ischemic Stroke”。关于具体变量、样本量、随访时间、检测指标等数据内容细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中给出的研究条件为缺血性卒中（Conditions: Ischemic Stroke），研究目的为探究肠道微生物、炎症与受损脑组织之间的关系。关于具体的采集地点、采集时间、采集流程与样本处理方式，源站未提供。

【适用场景】

基于其研究目的，该数据集适用于围绕缺血性卒中与肠道微生物组成关系的研究场景，例如考察胃肠道微生物群落组成与缺血性卒中结局之间的关联，以及在此基础上探索未来通过饮食干预改善卒中后恢复的可能性。关于其他具体应用场景，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、字段说明、分析流程或配套工具等。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、样本代表性、数据完整性或使用限制的说明。需要说明的是，该研究旨在探究关系，其源站描述中提出的饮食干预改善卒中后恢复属于未来可能的方向，并非已确立的结论。

【引用与许可】

源站未提供引用格式与许可条款信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT03470506

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03470506

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
- ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
- 天池: 登录后页面提供直链下载
  以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：缺血性脑卒中。本研究旨在探讨肠道微生物组（肠道中的细菌）、炎症与受损大脑之间的关系。已证实肠道中的细菌在消化、营养吸收和全身免疫反应中发挥关键作用。人体肠道细菌组成与多种卒中危险因素相关，包括肥胖、胰岛素抵抗、糖尿病和高血压。如果我们能够建立胃肠道微生物群落组成与缺血性脑卒中结局之间的关系，未来可能通过饮食干预来改善卒中后的恢复。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别