神经外科患者中侵入性与非侵入性颅内压导向管理的比较
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为神经外科患者中侵入性与非侵入性颅内压导向管理的比较。源站描述指出,颅内压升高是神经外科实践中令人担忧的并发症,可严重降低脑灌注并导致继发性脑损伤;通过 external ventricular drain (EVD) 进行的侵入性 ICP 监

基本信息
资源简介
神经外科患者中侵入性与非侵入性颅内压导向管理的比较
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为神经外科患者中侵入性与非侵入性颅内压导向管理的比较。覆盖的疾病包括 Intracranial Hypertension、Traumatic Brain Injury、Subarachnoid Haemorrhage (SAH)、Intracerebral Haemorrhage 和 Hydrocephalus。源站描述指出,颅内压升高是神经外科实践中令人担忧的并发症,可严重降低脑灌注并导致继发性脑损伤;通过 external ventricular drain (EVD) 进行的侵入性 ICP 监测仍是实时决策和治疗性脑脊液引流金标准,但需要手术技术并存在出血和感染风险;非侵。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Intracranial Hypertension、Traumatic Brain Injury、Subarachnoid Haemorrhage (SAH)、Intracerebral Haemorrhage、Hydrocephalus。颅内压(ICP)升高是神经外科实践中最令人担忧的并发症之一,可严重降低脑灌注并导致继发性脑损伤。虽然通过 external ventricular drain (EVD) 进行的侵入性 ICP 监测仍是实时决策和治疗性脑脊液(CSF)引流的金标准,但它需要手术技术并存在出血和感染等风险。非侵入性替代方法,尤其是 optic nerve sheath diameter (ONSD) 超声,已成为快速、床旁、可重复的 ICP 评估工具,尤其在资源有限环境中。这项前瞻性、比较性队列研究评估临床和神经学结局
【主题与分类】
主题标签:Intracranial Hypertension、Traumatic Brain Injury、Subarachnoid Haemorrhage (SAH)、Intracerebral Haemorrhage、Hydrocephalus。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/NCT07853963
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07853963
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:颅内高压、创伤性脑损伤、蛛网膜下腔出血(SAH)、脑内出血、脑积水。颅内压(ICP)升高是神经外科实践中最令人担忧的并发症之一,可严重降低脑灌注并导致继发性脑损伤。尽管通过脑室外引流(EVD)进行有创ICP监测仍是实时决策和治疗性脑脊液(CSF)引流的金标准,但它需要外科专业技能,并伴有出血和感染等风险。非侵入性替代方法,尤其是视神经鞘直径(ONSD)超声检查,已成为快速、床旁且可重复的ICP评估工具,尤其在资源有限的环境中。这项前瞻性、比较性队列研究评估了接受有创ICP监测或非侵入性ONSD监测的神经外科患者的临床和神经功能结局。
该研究在加德满都医学院教学医院纳入了40例成年神经外科患者(年龄18岁及以上),其临床表现包括创伤性脑损伤、蛛网膜下腔出血、颅内出血和脑积水等。根据神经外科主治团队的临床决策,患者被分配至两个管理组之一:A组(有创组):接受标准无菌置入EVD或脑池引流管,并连接压力传感器。持续监测ICP,当超过阈值时,将治疗性CSF引流作为主动的一线ICP控制措施。B组(无创组):使用高频(7.5 MHz)线阵超声探头进行系列床旁ONSD测量。测量按严格间隔进行(24小时内每小时一次,至72小时每四小时一次,至第5天每日两次),或在出现神经功能恶化征象时进行,以指导分级医疗管理,如高渗治疗和控制性低碳酸血症。DOCX 临床参数,包括格拉斯哥昏迷量表(GCS)评分、平均动脉压(MAP)以及渗透性药物的使用
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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