脂肪肌肉比率与非酒精性脂肪肝关联的单中心回顾性研究

该数据集来自武汉协和医院2020年1月至2021年11月健康体检人群的单中心回顾性研究,共纳入1592名40岁及以上接受身体成分分析和肝脏超声检查的参与者

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医学影像预测non-alcoholic fatty liver diseaseRisk managementbody compositionCardiovascular diseaseLiver fibrosis
Association of fat-to-muscle ratio with non-alcoholic fatty liver disease: a single-centre retrospective study

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

脂肪肌肉比率与非酒精性脂肪肝关联的单中心回顾性研究

Association of fat-to-muscle ratio with non-alcoholic fatty liver disease: a single-centre retrospective study

该数据集来自武汉协和医院2020年1月至2021年11月健康体检人群的单中心回顾性研究,共纳入1592名40岁及以上接受身体成分分析和肝脏超声检查的参与者。数据采集自电子病历,包含肝脏超声评估的肝脂肪变性及FIB-4计算的肝纤维化风险评分,可用于探究脂肪肌肉比率与非酒精性脂肪肝的关联,并支持NAFLD风险预测与相关研究(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:肌肉减少症是已知的非酒精性脂肪肝(NAFLD)危险因素。评估脂肪肌肉比率(FMR)与NAFLD关联的研究有限。因此,本研究旨在探讨FMR与NAFLD的关联。设计:对2020年1月至2021年11月在武汉协和医院接受健康检查的个体进行回顾性研究。临床数据采集自电子病历。环境:本研究在中国的一家医院进行。参与者:共回顾性审查了1592名年龄≥40岁、接受身体成分分析和肝脏超声检查的参与者。主要结局指标:肝脏超声用于评估肝脂肪变性,Fibrosis-4指数(FIB-4)用于计算肝纤维化风险评分。

【主题与分类】

主题标签:non-alcoholic fatty liver disease、Risk management、body composition、Cardiovascular disease、Liver fibrosis。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A1a33dd8f385f9f0867231805111bfced1e35324f14a531e043ecaaa07e77f716

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • 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

目的:肌肉减少症是已知的非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)危险因素。评估脂肪与肌肉比值(FMR)与NAFLD关联的研究有限。因此,本研究旨在探讨FMR与NAFLD之间的关联。设计:对2020年1月至2021年11月在武汉协和医院接受健康体检的个体进行回顾性研究。临床数据从电子病历中收集。地点:本研究在中国的一家医院进行。参与者:回顾性分析了共1,592名年龄≥40岁、接受身体成分分析和肝脏超声检查的参与者。主要结局指标:采用肝脏超声检查评估肝脏脂肪变性,采用纤维化-4指数(FIB-4)计算肝纤维化风险评分。采用10年动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)风险预测模型计算ASCVD风…

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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