肝脏与脾脏硬度预测MASLD相关代偿期进展性慢性肝病需治疗食管静脉曲张

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性肝病患者,特别是MASLD相关代偿期进展性慢性肝病(cACLD)人群

Institute of Liver and Biliary Sciences, IndiaInstitute of Liver and Biliary Sciences, India
clinicaltrials
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视频预测Chronic Liver Disease
Liver and Splenic Stiffness in Predicting Esophageal Varices Needing Treatment in MASLD Related Compensated Advanced Chronic Liver Disease.

基本信息

模态
视频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

肝脏与脾脏硬度预测MASLD相关代偿期进展性慢性肝病需治疗食管静脉曲张

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦慢性肝病患者,特别是MASLD相关代偿期进展性慢性肝病(cACLD)人群。数据涉及肝脏硬度(TE)与脾脏硬度(SSM)测量,用于预测需治疗的食管静脉曲张及临床显著门静脉高压风险。依据Baveno VI共识,肝脏硬度值可辅助排除或怀疑cACLD,结合血小板计数可识别低风险患者以避免筛查内镜。数据可用于构建无创预测模型,支持临床决策(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性肝病。慢性肝病(CLD)患者有发生临床显著门静脉高压(CSPH)的风险。在Baveno VI共识中,提出了新术语“代偿期进展性慢性肝病(cACLD)”,以更好地反映严重纤维化和肝硬化在无症状患者中是一个连续谱。瞬时弹性成像(TE)测定的肝脏硬度足以在已知CLD病因的无症状受试者中怀疑cACLD。在没有其他已知临床体征的情况下,TE值<10 kPa可排除cACLD;10至15 kPa之间的值提示cACLD但需要进一步检查确认;>15 kPa的值高度提示cACLD。肝脏硬度<20 kPa且血小板计数>150,000的患者发生需治疗静脉曲张的风险<5%,可以避免筛查内镜。SSM也可以预测

【主题与分类】

主题标签:Chronic Liver Disease。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/NCT05044663

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:慢性肝病。慢性肝病(CLD)患者有发生临床显著门静脉高压(CSPH)的风险。在Baveno VI共识中,提出了一个新的术语“代偿性晚期慢性肝病(cACLD)”,以更好地反映严重纤维化和肝硬化在无症状患者中是一个连续谱。对于已知CLD病因的无症状受试者,瞬时弹性成像(TE)测定的肝脏硬度足以怀疑cACLD。在无其他已知临床体征的情况下,TE值<10 kPa可排除cACLD;10至15 kPa之间的值提示cACLD,但需要进一步检查以确认;>15 kPa的值高度提示cACLD。肝脏硬度<20 kPa且血小板计数>150,000的患者发生需要治疗的静脉曲张的风险<5%,可避免筛查性内镜检查。脾脏硬度测定(SSM)也可预测CSPH和需要治疗的静脉曲张的存在。由于Baveno VI的限制性,最新的Baveno VII指南指出,不符合Baveno VI标准的患者如果脾脏硬度低于40kPa,可避免内镜检查。

一些研究显示,脾脏硬度在预测需要治疗的静脉曲张方面优于肝脏硬度,这可能归因于在更严重的门静脉高压中,SSM相比LSM表现更佳,因为它能更好地反映门静脉高压的血流动力学成分。然而,关于MASLD的研究较少,且大多涉及病毒性肝炎相关cACLD。此外,来自印度次大陆的脾脏硬度研究发表极少。因此,我们拟开展本研究,评估脾脏和肝脏硬度的诊断效用,并验证Baveno VII算法在预测MASLD相关cACLD中需要治疗的静脉曲张方面的作用,并与其他无创标志物进行比较。

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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