脑脊液血红蛋白监测动脉瘤性蛛网膜下腔出血相关继发性脑损伤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项国际多中心观察性研究,聚焦动脉瘤性蛛网膜下腔出血后的继发性脑损伤

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clinicaltrials
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蛋白质预测Subarachnoid Hemorrhage, AneurysmalVasospasmDelayed Cerebral IschemiaDelayed Ischemic Neurological Deficit
Cerebrospinal Fluid Hemoglobin to Monitor for Aneurysmal Subarachnoid Hemorrhage Related Secondary Brain Injury

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

脑脊液血红蛋白监测动脉瘤性蛛网膜下腔出血相关继发性脑损伤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项国际多中心观察性研究,聚焦动脉瘤性蛛网膜下腔出血后的继发性脑损伤。研究纳入蛛网膜下腔出血、血管痉挛、迟发性脑缺血及迟发性缺血性神经功能缺损等情形,旨在验证脑脊液血红蛋白作为监测生物标志物的价值,评估其浓度与出血后14天内继发性脑损伤发生之间的关联,并考察其与血管造影血管痉挛、迟发性脑缺血和迟发性缺血性神经功能缺损的关系。数据可用于生物标志物关联分析与风险预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:动脉瘤性蛛网膜下腔出血、血管痉挛、迟发性脑缺血、迟发性缺血性神经功能缺损。这是一项国际多中心观察性研究,旨在验证脑脊液血红蛋白(CSF-Hb)作为动脉瘤性蛛网膜下腔出血相关继发性脑损伤(SAH-SBI)监测生物标志物的价值。研究假设脑脊液血红蛋白浓度与出血后(SAH后)前14天内SAH-SBI的发生之间存在关联。本研究的主要目的是评估SAH后前14天内脑室脑脊液血红蛋白与SAH-SBI之间的关联。次要目的为探究: SAH后前14天内脑室脑脊液血红蛋白与血管造影血管痉挛(aVSP)、迟发性脑缺血(DCI)和迟发性缺血性神经功能缺损(DIND)之间的关联, 该

【主题与分类】

主题标签:Subarachnoid Hemorrhage, Aneurysmal、Vasospasm、Delayed Cerebral Ischemia、Delayed Ischemic Neurological Deficit。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04998370

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    • 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:蛛网膜下腔出血、动脉瘤性、血管痉挛、迟发性脑缺血、迟发性缺血性神经功能缺损。这是一项国际多中心观察性研究,旨在验证脑脊液血红蛋白(CSF-Hb)作为动脉瘤性蛛网膜下腔出血相关继发性脑损伤(SAH-SBI)监测生物标志物的作用。研究假设脑脊液血红蛋白浓度与出血后(SAH后)前14天内SAH-SBI的发生存在关联。本研究的主要目的是评估SAH后前14天内脑室脑脊液血红蛋白与SAH-SBI之间的关联。

次要目标是探究:* 蛛网膜下腔出血(SAH)后14天内,脑室脑脊液血红蛋白(CSF-Hb)与血管造影血管痉挛(aVSP)、迟发性脑缺血(DCI)及迟发性缺血性神经功能缺损(DIND)之间的关联,* 脑室CSF-Hb在SAH后14天内监测aVSP、DCI和DIND的准确性,* SAH后14天内,腰椎CSF-Hb与SAH相关细菌感染(SAH-SBI)、aVSP、DCI及DIND之间的关联,* 腰椎CSF-Hb在SAH后14天内监测aVSP、DCI和DIND的准确性,* 基线指标与CSF-Hb(SAH后14天内的脑室和腰椎)之间的关联,* CSF-Hb(SAH后14天内的脑室和腰椎)与共同干预措施/并发症之间的关联,* CSF-Hb(SAH后14天内的脑室和腰椎)与随访12周时慢性脑积水之间的关联,* CSF-Hb(SAH后14天内的脑室和腰椎)与随访12周时功能结局之间的关联,* 探索性CSF蛋白质组/代谢组分析,以评估Hb毒性、炎症、神经元或血管损伤。

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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