Finerenone 在非糖尿病肾小球肾炎患者中的效果
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于非糖尿病肾小球肾炎患者。肾小球肾炎是影响肾小球的炎症,被视为慢性肾脏病的重要病因,降低蛋白尿是其治疗的主要目标之一

基本信息
资源简介
Finerenone 在非糖尿病肾小球肾炎患者中的效果
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于非糖尿病肾小球肾炎患者。肾小球肾炎是影响肾小球的炎症,被视为慢性肾脏病的重要病因,降低蛋白尿是其治疗的主要目标之一。Finerenone 是一种非甾体选择性盐皮质激素受体拮抗剂,具有比甾体类更强的抗炎和抗纤维化作用,在 2 型糖尿病合并晚期 CKD 患者中可降低 CKD 进展和心血管事件风险。本数据可用于研究 Finerenone 对非糖尿病肾小球肾炎患者的疗效与安全性(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:肾小球肾炎。在 2 型糖尿病合并晚期 CKD 患者中,finerenone 可降低 CKD 进展和心血管事件的风险。肾脏中盐皮质激素受体过度激活会导致炎症和纤维化,进而引起进行性肾脏疾病。Finerenone 是一种非甾体、选择性盐皮质激素受体拮抗剂,比甾体类盐皮质激素受体拮抗剂具有更强的抗炎和抗纤维化作用。已显示 finerenone 可降低接受 RAS 阻滞剂治疗的 CKD 患者的尿白蛋白与肌酐比值,同时对血清钾水平的影响小于螺内酯。肾小球肾炎(GN)是一种影响肾小球的炎症,被认为是 CKD 的重要病因。降低蛋白尿是 GN 患者的主要治疗目标之一。
【主题与分类】
主题标签:Glomerulonephritis。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06835322
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06835322
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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:肾小球肾炎。在2型糖尿病合并晚期CKD的患者中,finerenone降低了CKD进展和心血管事件的风险。肾脏中盐皮质激素受体过度激活会导致炎症和纤维化,进而引起进行性肾脏疾病。Finerenone是一种非甾体类选择性盐皮质激素受体拮抗剂,比甾体类盐皮质激素受体拮抗剂具有更强的抗炎和抗纤维化作用。已证明finerenone可降低接受RAS阻滞剂治疗的CKD患者的尿白蛋白与肌酐比值,同时对血清钾水平的影响小于螺内酯。肾小球肾炎(GN)是一种影响肾小球的炎症,被认为是CKD的重要原因。减少蛋白尿是GN患者的主要治疗目标之一。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




