腰椎管狭窄标本用于识别转甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性的分析
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项多中心前瞻性队列研究,旨在促进 ATTR-CA 的识别。研究对象为既往接受过腰椎管狭窄手术且脊柱标本中存在 TTR 淀粉样沉积证据的受试者,被邀请到现场接受 ATTR 心脏淀粉样变性临床表现评估,包括核素显像、TTR 基因检测、临床评估、心电

基本信息
资源简介
腰椎管狭窄标本用于识别转甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性的分析
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项多中心前瞻性队列研究,旨在促进 ATTR-CA 的识别。研究对象为既往接受过腰椎管狭窄手术且脊柱标本中存在 TTR 淀粉样沉积证据的受试者,被邀请到现场接受 ATTR 心脏淀粉样变性临床表现评估,包括核素显像、TTR 基因检测、临床评估、心电图和超声心动图,并填写生活质量问卷。数据可用于研究脊柱 TTR 沉积与心脏淀粉样变性之间的关联,支持疾病识别与分类(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:腰椎管狭窄、心脏淀粉样变性、ATTR 野生型淀粉样变性、ATTR 基因突变、ATTRV122I 淀粉样变性、心肌病、肥厚型。这是一项多中心、前瞻性队列研究,旨在促进 ATTR-CA 患者的识别。研究者将识别既往接受过 LSS 手术且脊柱标本中存在 TTR 淀粉样沉积证据的受试者。脊柱组织中有局部 TTR 的受试者将被邀请到现场访问,并接受 ATTR 心脏淀粉样变性(ATTR-CA)临床表现的评估。受试者将接受核素显像、TTR 基因检测、临床评估、心电图和超声心动图。还将进行生活质量问卷调查。影像放射性示踪剂在心肌中滞留且 Perugini 评分等于 2(摄取等于骨)或 3(摄取大于
【主题与分类】
主题标签:Lumbar Spinal Stenosis、Cardiac Amyloidosis、ATTR Amyloidosis Wild Type、ATTR Gene Mutation、ATTRV122I Amyloidosis、Cardiomyopathy, Hypertrophic。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06034405
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06034405
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:腰椎管狭窄症、心脏淀粉样变性、野生型ATTR淀粉样变性、ATTR基因突变、ATTRV122I淀粉样变性、心肌病、肥厚型。这是一项多中心、前瞻性队列研究,旨在促进对ATTR-CA患者的识别。研究者将识别既往接受过腰椎管狭窄症手术且在脊柱标本中存在TTR淀粉样沉积证据的受试者。脊柱组织中存在局限性TTR的受试者将被邀请进行现场访视,并接受ATTR心脏淀粉样变性(ATTR-CA)临床表现的评估。受试者将接受核素闪烁显像、TTR基因检测、临床评估、心电图和超声心动图检查。还将进行生活质量问卷调查。若受试者影像放射性示踪剂在心肌滞留且Perugini评分为2分(摄取等于骨)或3分(摄取大于骨),并经SPECT或SPECT/CT证实摄取为心肌性质,且无单克隆蛋白证据,则将被诊断为ATTR-CA。
本研究将在五个研究地点开展:波士顿医疗中心、西达赛奈医疗中心、克利夫兰诊所、哥伦比亚大学欧文医学中心和塔夫茨大学医疗中心。梅奥诊所将作为病理学研究核心,负责分析脊柱标本。预计大多数受试者将在一天内完成所有研究程序和问卷。本研究将最多招募1663名患者并取得知情同意,将其脊柱标本送至梅奥诊所核心实验室,通过刚果红染色检测淀粉样蛋白的存在。在检测出淀粉样蛋白的受试者中(预计占33%,即至少544人),研究者计划招募163名参与者接受心脏表型分析(Tc99m及心脏评估)。在接受心脏表型分析的163名参与者中,98人将通过质谱法鉴定出前体蛋白为TTR,65人通过质谱法鉴定出前体蛋白不确定。
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
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