蛛网膜下腔出血患者迟发性缺血性神经功能缺损的诊断与治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)患者迟发性缺血性神经功能缺损的诊断与治疗

Société Française d'Anesthésie et de RéanimationSociété Française d'Anesthésie et de Réanimation
clinicaltrials
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医学影像Aneurysmal Subarachnoid HaemorrhageDelayed Ischemic Neurological Deficit
Diagnosis and Treatment of Late Neurological Ischemic Deficit in Patients Suffering From Subarachnoid Hemorrhage.

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

蛛网膜下腔出血患者迟发性缺血性神经功能缺损的诊断与治疗

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)患者迟发性缺血性神经功能缺损的诊断与治疗。源站描述涵盖 aSAH 的疾病特征、症状表现、院前死亡率(22-26%)及永久性残疾患者增加带来的公共卫生负担,并提及发病平均年龄为 55 岁。数据可用于了解该疾病的临床特征、预后及诊疗研究方向(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:动脉瘤性蛛网膜下腔出血、迟发性缺血性神经功能缺损。动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)是一种特殊的出血性卒中,其特征是由于 Willis 环大脑血管动脉瘤破裂,血液溢入颅内蛛网膜下腔。它可引起突然而剧烈的症状,如剧烈头痛、恶心、呕吐、颈部僵硬和畏光,也可导致意识丧失、心脏骤停和死亡。文献中的院前死亡率仍然很高(22-26%),尽管低于前几十年。然而,出院时带有永久性残疾的患者数量正在增加,尤其是工作年龄段的患者(症状发作的平均年龄为 55 岁),这显著增加了公共卫生成本。aSAH 的发病率……

【主题与分类】

主题标签:Aneurysmal Subarachnoid Haemorrhage、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/NCT07634172

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:动脉瘤性蛛网膜下腔出血、迟发性缺血性神经功能缺损。动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)是出血性卒中一种特殊类型,其特征为因Willis环大型脑动脉血管动脉瘤破裂,血液溢入颅内蛛网膜下腔。它可导致突发且剧烈的症状,如剧烈头痛、恶心、呕吐、颈项强直和畏光,也可导致意识丧失、心脏骤停和死亡。文献中院前死亡率仍较高(22-26%),尽管低于前几十年。然而,出院时遗留永久性残疾的患者数量在增加,尤其是工作年龄人群(症状发作平均年龄为55岁),这显著增加了公共卫生成本。全球aSAH发病率约为每年每10万人6.1例,但存在国家差异。例如,在意大利,为每年每10万居民11.2例(10.5-12.4)。

在症状出现之初,一旦通过影像学检查确认脑出血源于动脉瘤,就必须及时确保对破裂动脉瘤进行治疗。建议在24至72小时内通过血管内弹簧圈栓塞或神经外科夹闭术对破裂动脉瘤进行早期修复。此举可防止再出血并降低脑血管痉挛的风险,因为它减少了分布于蛛网膜下腔的血液量。事实上,后者是大型脑动脉上的主要炎症刺激因素,促进血管收缩反应,该反应在70%的病例中可通过血管造影和/或超声检查显现。脑血管痉挛在临床上往往无症状,因为血管腔的缩小不足以造成灌注脑实质的动脉血流与其代谢需求之间出现不匹配的情况。然而,在20-30%的病例中会出现神经功能恶化

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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