HIBA淀粉样变性机构登记数据集

淀粉样变性是一种系统性疾病,通常由错误折叠蛋白以无定形纤维状物质形式沉积于多种组织,导致进行性功能障碍。其临床表现以心脏、肾脏和肝脏受累最为常见,但可因淀粉样蛋白类型、受累器官及沉积范围不同而差异很大,且部分症状与其他风湿性疾病相似

Hospital Italiano de Buenos AiresHospital Italiano de Buenos Aires
clinicaltrials
浏览 33
蛋白质分类Amyloidosis
HIBA-Institutional Registry of Amyloidosis

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

HIBA淀粉样变性机构登记数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,为HIBA淀粉样变性机构登记数据,主题标签为Amyloidosis。淀粉样变性是一种系统性疾病,通常由错误折叠蛋白以无定形纤维状物质形式沉积于多种组织,导致进行性功能障碍。其临床表现以心脏、肾脏和肝脏受累最为常见,但可因淀粉样蛋白类型、受累器官及沉积范围不同而差异很大,且部分症状与其他风湿性疾病相似。该数据可用于淀粉样变性的疾病特征描述、临床分型及相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:淀粉样变性。淀粉样变性是一种系统性疾病,通常由错误折叠的蛋白质以无定形纤维状物质的形式沉积于多种组织中,并可导致这些组织进行性功能障碍。淀粉样变性的患病率因相关人群和淀粉样蛋白类型而异。虽然普通人群中的患病率尚不清楚,但根据Mayo Clinic的估计,该患病率在美国为1/90666%。在英格兰,该疾病在2008年4月至2009年4月期间占所有住院就诊的约0.0084%(1367/16232579)。最常见的临床表现包括心脏疾病、肾功能和肝功能异常,但可能因淀粉样变性的类型、受累器官和沉积程度而有很大差异。淀粉样蛋白浸润可产生与其他风湿性疾病非常相似的症状和体征。这可能

【主题与分类】

主题标签:Amyloidosis。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01347047

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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

疾病:淀粉样变性。淀粉样变性是一种系统性疾病,通常由错误折叠的蛋白质以无定形纤维状物质的形式沉积于各种组织中引起,并可导致这些组织进行性功能障碍。淀粉样变性的患病率因所研究的人群和淀粉样蛋白的类型而异。虽然在普通人群中的患病率尚不清楚,但根据梅奥诊所的估计,美国的患病率为1/90 666%。在英格兰,2008年4月至2009年4月期间,该病约占所有住院就诊的0.0084%(1367/16232579)。最常见的临床表现包括心脏疾病、肾功能和肝功能异常,但根据淀粉样变性的类型、受累器官和沉积程度的不同,表现可能差异很大。淀粉样蛋白浸润可产生与其他风湿性疾病非常相似的症状和体征。这可能提示由于临床怀疑度低而存在潜在的多形性临床漏诊。登记系统是有组织的系统化数据收集系统,可在特定时间快速高效地收集大量特定疾病患者的数据。

登记处的主要困难在于保证其数据质量。登记处的主要目标是:1. 了解风险因素和预后。2. 评估与当前标准的诊断和治疗比较。3. 推进对疾病的认识,以优化患者的评估、治疗和监测。4. 分析新疗法的有效性。5. 研究人群之间的差异。6. 快速估计与某一疾病实体相关的发病率、死亡率和资源利用。7. 检查疾病的进程。8. 为进一步的前瞻性研究提出新的假设。目前,已有针对转甲状腺素蛋白淀粉样变性患者的登记处(TAHOS),以及家族性淀粉样多神经病移植患者的全球登记处。此外,还有间接登记处,如肾移植、心脏移植

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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