门静脉血栓与Budd-Chiari综合征全局凝血评估
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦门静脉血栓与Budd-Chiari综合征等肝脏血管疾病中的全局凝血评估
基本信息
资源简介
门静脉血栓与Budd-Chiari综合征全局凝血评估
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦门静脉血栓与Budd-Chiari综合征等肝脏血管疾病中的全局凝血评估。覆盖肝静脉血栓、非肝硬化性门静脉高压、门静脉闭塞、门静脉栓塞以及JAK2、CALR基因突变等情形。数据可用于验证ROTEM、Sonoclot等床旁全局凝血检测在肝病患者中的监测价值，识别真实的高凝或低凝状态，评估血凝块强度、血凝块形成时间及纤溶亢进，为传统凝血指标难以支撑的治疗策略提供补充依据（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：肝静脉血栓、肝静脉流出道梗阻、门静脉血栓、非肝硬化性门静脉高压、门静脉闭塞、门静脉栓塞、JAK2突变、CALR基因突变。我们提出的研究重要原因如下4点。1. SCTs不能用于证明肝病患者中血栓调节蛋白介导的正常凝血酶生成，因此使用全局凝血检测对此类患者进行监测可以得到验证。使用ROTEM和Sonoclot等床旁全局凝血检测，使我们能够识别真正的促血栓和低凝状态，这些状态可用于评估血凝块强度增加、血凝块形成时间，并提示纤溶亢进。使用凝血酶原时间、部分凝血活酶时间和INR等常规检测无法支持治疗策略。2. 本研究还将有助于d
【主题与分类】
主题标签：Hepatic Vein Thromboses、Hepatic Venous Outflow Obstruction、Portal Vein Thrombosis、Portal Hypertension, Noncirrhotic、Portal Vein Occlusion、Portal Vein Embolism、JAK2 Mutation、CALR Gene Mutation、Prothrombin G20210A、Anticoagulants and Bleeding Disorders。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/NCT05123326
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05123326
标准获取流程：
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- 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
条件：肝静脉血栓形成、肝静脉流出道梗阻、门静脉血栓形成、非肝硬化性门静脉高压、门静脉闭塞、门静脉栓塞、JAK2突变、CALR基因突变。我们拟开展的研究之所以重要，原因有以下4点。1. 标准化凝血试验（SCTs）无法用于证明肝病患者中由血栓调节蛋白介导的正常凝血酶生成，因此，使用整体凝血试验对此类患者进行监测的方法可以得到验证。使用ROTEM和Sonoclot等即时整体凝血试验，使我们能够识别真正的促血栓状态和低凝状态，从而可用于评估血凝块强度增加、血凝块形成时间，并提示纤溶亢进。使用凝血酶原时间、部分凝血活酶时间和INR等常规检测无法支持治疗策略。2. 本研究还将有助于确定整体凝血试验而非PT/INR/aPTT在监测维生素K拮抗剂和新型口服抗凝药（NOAC）等抗凝药物的剂量和反应方面的作用，适用于因HVOTO/PVT而接受治疗性抗凝的患者。3.
本研究还将有助于确定CALR、JAK2V617F、因子V Leiden突变在我们人群中PVT和HVOTO患者中的患病率及其作用。4. 我们还将前瞻性地评估后COVID-19时代血栓形成倾向并发症的发生率，该研究将提供有关暴露于COVID-19者中新发PVT/HVOTO的信息。因此，当前研究恰逢其时，因为我们旨在评估PVT的相关性和结局，检测印度患者对高凝状态的遗传易感性，使用NOAC制定抗凝算法，并确定印度该疾病的真实负担。
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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