颅缝早闭手术中的血流动力学监测:传统与新型技术监测仪比较(CRASY-PRAM)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为颅缝早闭手术中的血流动力学监测,比较传统监测仪与新型技术监测仪

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Hemodynamic Monitoring During Craniosynostosis Surgery: Comparing Traditional and Newer Technology Monitors (CRASY-PRAM)

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

颅缝早闭手术中的血流动力学监测:传统与新型技术监测仪比较(CRASY-PRAM)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为颅缝早闭手术中的血流动力学监测,比较传统监测仪与新型技术监测仪。覆盖颅缝早闭、低血容量、出血、血流动力学不稳定等情况。全麻大手术中,麻醉深度、出血或神经植物性刺激易导致血流动力学不稳定与器官低灌注;儿科尤其需要保证足够脑灌注以保护神经功能。传统仪器监测临床有用但特异性和准确性有限,而高级血流动力学监测技术可早期发现血容量与心肌收缩力变化。Pressure Recording Analytical Method(PRAM)安装于 MostCare®(VYGON)监测仪中(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:颅缝早闭、低血容量、出血、血流动力学不稳定。在全麻下的大手术中,由麻醉深度、出血或神经植物性刺激引起的血流动力学不稳定和器官低灌注风险很高。在儿科年龄段,确保足够的脑灌注以保护神经功能至关重要。在更年轻的年龄组中更是如此,因为对血压和脑自动调节的安全界限了解有限,而这些界限足以确保足够的脑灌注。传统的仪器监测在临床上有帮助,但在特异性和准确性方面有限。相反,先进的血流动力学监测技术可以早期发现血容量和心肌收缩力的变化。压力记录分析法(PRAM)安装在 MostCare®(VYGON)监测仪中,分析面积 u

【主题与分类】

主题标签:Craniosynostoses、Hypovolemia、Hemorrhage、Hemodynamic Instability。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/NCT06263075

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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:颅缝早闭、低血容量、出血、血流动力学不稳定。在全麻下进行大手术期间,由麻醉深度、出血或神经植物性刺激引起的血流动力学不稳定和器官低灌注的风险很高。在儿科年龄段,确保足够的脑灌注以保护神经功能至关重要。在更年轻的年龄组中更是如此,因为对血压和脑自动调节的安全界限了解有限,而这些界限足以确保足够的脑灌注。传统的仪器监测在临床上有帮助,但在特异性和准确性方面有限。相反,先进的血流动力学监测技术可以实现对血容量和心肌收缩力变化的早期检测。压力记录分析法(PRAM)安装在MostCare®监护仪(VYGON)中,逐搏分析动脉血压曲线下面积,以评估心血管系统的动态阻抗。

它估算若干参数,包括每搏输出量和心输出量、通过每搏量变异和脉压变异评估的前负荷、通过体循环血管阻力评估的后负荷,以及动脉收缩末期弹性。既往在儿科人群中开展的研究已证明MostCare®在年轻患者中的适用性和可靠性。颅缝早闭是颅骨缝的异常早期融合。大脑的生理性生长和颅骨适应的受阻将导致颅内压逐渐升高、畸形、发育迟缓以及神经发育受损。手术是治疗的核心选择,若尽早实施,在3-4月龄或紧随其后的几个月内进行,预后会改善。术中可能发生由深麻醉、出血、静脉气体栓塞、极端头屈位导致脑静脉流出受阻以及硬脑膜破裂后脑脊液漏引起的血流动力学变化。本研究的目的是

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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