中心静脉置管对急性脑损伤患者脑压的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、多中心、观察性队列研究,覆盖急性脑损伤、创伤性脑损伤、脑出血、动脉瘤性蛛网膜下腔出血及颅内高压患者

Beijing Tiantan HospitalBeijing Tiantan Hospital
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医学影像预测Acute Brain InjuryTraumatic Brain InjuryIntracerebral HemorrhageIntracranial HypertensionCentral Venous Catheter
Effect of Central Venous Catheterization on Brain Pressure in Acute Brain Injury Patients

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

中心静脉置管对急性脑损伤患者脑压的影响

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、多中心、观察性队列研究,覆盖急性脑损伤、创伤性脑损伤、脑出血、动脉瘤性蛛网膜下腔出血及颅内高压患者。研究在中国两家ICU开展,计划纳入100-120例需有创颅内压监测并拟行经皮颈内静脉置管的成人患者,入组期24个月。数据可用于分析中心静脉置管对脑压的影响,支持预测建模与临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性脑损伤、创伤性脑损伤、脑出血、动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)、颅内高压、中心静脉导管。研究设计:这是一项前瞻性、多中心、观察性队列研究。研究将在中国两个重症监护病房(ICU)进行:北京天坛医院(主要中心)和贵阳市第二人民医院(协作中心)。不实施实验性干预;所有程序均为常规临床护理的一部分。人群与入组:共纳入100-120例成人患者(≥18岁),患有急性脑损伤,需要有创颅内压(ICP)监测,并计划进行经皮颈内静脉置管(中心静脉导管,CVC)。入组预计需要24个月(从2026年3月至2028年2月)。(具体病因

【主题与分类】

主题标签:Acute Brain Injury、Traumatic Brain Injury、Intracerebral Hemorrhage、Intracranial Hypertension、Central Venous Catheter。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07704528

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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

条件:急性脑损伤、创伤性脑损伤、脑出血、动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)、颅内高压、中心静脉导管。研究设计:这是一项前瞻性、多中心、观察性队列研究。研究将在中国两个重症监护病房(ICU)开展:北京天坛医院(主中心)和贵阳市第二人民医院(协作中心)。不实施任何实验性干预;所有操作均为常规临床诊疗的一部分。人群与入组:共纳入100-120例需要侵入性颅内压(ICP)监测并计划接受经皮颈内静脉置管(中心静脉导管,CVC)的急性脑损伤成年患者(≥18岁)。预计入组时间为24个月(2026年3月至2028年2月)。(具体病因未在此列出,详见入选标准部分。)暴露:所关注的暴露为采用Seldinger技术行经皮颈内静脉置管。

该操作由患者的主要医疗团队按照机构标准执行,患者取仰卧位,头转向对侧,必要时放置肩垫。操作者可根据自身判断使用超声引导。多模态监测:所有入组患者作为临床管理的一部分均已置入ICP监测装置(Codman微型传感器或脑室外引流)。此外,将在CVC操作前、操作中和操作后连续记录以下神经监测参数:颅内压(ICP)及衍生的脑灌注压(CPP = MAP - ICP);脑自动调节功能:在北京天坛医院通过压力反应指数(PRx)评估,或在贵阳市第二人民医院通过经颅多普勒的短暂充血反应试验(THRT)评估;区域脑氧饱和度(rSO₂):使用近红外光谱(EGOS-600A);双频指数(BIS)作为镇静水平指标;呼气末CO₂(EtCO₂)及呼吸机参数。

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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