LSM与SSM诊断CSPH的前瞻性队列研究
研究通过定期随访，采集非侵入性检测（包括LSM、SSM）数据，并监测肝失代偿等门静脉高压相关并发症。数据可用于评估非侵入性工具预测肝失代偿发生与存在的效能，探索LSM、SSM等检测的截断值，支持肝病风险预测相关研究（来源 clinicaltrials.gov）
基本信息
资源简介
LSM与SSM诊断CSPH的前瞻性队列研究
该数据集英文名为“LSM and SSM for the Diagnosis of CSPH: a Prospective Cohort Study”，来源于 clinicaltrials.gov，本站归类为循环系统疾病 / 其他。其研究背景为晚期慢性肝病（Advanced Chronic Liver Disease），是一项观察性、前瞻性队列研究。研究通过定期随访，采集非侵入性检测（包括肝脏硬度测量 LSM 与脾脏硬度测量 SSM）数据，并监测肝失代偿等门静脉高压相关并发症。数据集可用于评估非侵入性工具预测肝失代偿发生与存在的效能，探索 LSM、SSM 等检测的截断值，支持肝病风险预测相关研究。
【数据集背景】
该数据集对应的研究聚焦于晚期慢性肝病人群。门静脉高压相关并发症（如肝失代偿）是该类患者疾病进展与预后评估中的关键问题。研究旨在评估非侵入性工具在预测晚期慢性肝病患者门静脉高压相关并发症方面的效能，其核心问题包括：用于预测晚期慢性肝病患者肝失代偿存在与发生的非侵入性检测（NITs，包括 LSM、SSM）的截断值是什么。研究设计为观察性、前瞻性队列研究，参与者在研究期间接受定期研究访视。
【数据内容】
数据集围绕非侵入性检测与临床监测两类信息展开。非侵入性检测方面，涉及 LSM（肝脏硬度测量）与 SSM（脾脏硬度测量）等检测项目；临床监测方面，涉及对肝失代偿等门静脉高压相关并发症的评估与监测。研究通过定期研究访视采集上述检测与评估数据，用于分析非侵入性检测预测肝失代偿存在与发生的效能，并探索相应截断值。主题标签为“Advanced Chronic Liver Disease”。关于样本量、具体变量字段、随访时长、检测设备型号及测量单位等细节，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov。研究类型为观察性研究，采用前瞻性队列设计。参与者将在研究期间接受定期研究访视，访视内容包括非侵入性检测（LSM、SSM）以及用于监测肝失代偿的评估。研究条件为晚期慢性肝病。关于招募人数、研究中心数量与地点、随访间隔、数据采集时间窗及数据管理方式等，源站未提供。
【适用场景】
基于研究目标，该数据集适用于以下方向：评估非侵入性工具（包括 LSM、SSM）预测晚期慢性肝病患者肝失代偿发生与存在的效能；探索 LSM、SSM 等非侵入性检测预测肝失代偿的截断值；支持肝病风险预测相关研究；围绕门静脉高压相关并发症的监测与随访开展方法学研究。需要说明的是，上述适用方向均以研究目标与采集内容为依据，具体分析可行性受数据字段与样本信息完整度影响，相关细节源站未提供。
【使用方法】
使用该数据集时，可围绕研究的主要问题组织分析：以肝失代偿的存在与发生作为预测目标，评估 LSM、SSM 等非侵入性检测指标的预测效能，并探索相应截断值。分析中需考虑研究为前瞻性队列设计、参与者接受定期访视并重复接受非侵入性检测与评估这一数据特征，合理处理随访数据结构。关于具体统计方法、变量定义、缺失值处理方案及配套文档，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集来源为 clinicaltrials.gov 登记的研究信息，研究设计为观察性前瞻性队列研究，其数据围绕非侵入性检测与肝失代偿监测展开。潜在限制包括：源站未提供样本量、随访时长、检测设备与操作规范、数据完整性与缺失情况、质量控制措施及统计分析方法等信息，因而难以据此全面评估数据质量与偏倚风险。此外，研究结论的外推范围受研究人群与中心设置影响，相关细节源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，英文名称为“LSM and SSM for the Diagnosis of CSPH: a Prospective Cohort Study”。关于引用格式、许可条款、数据使用权限与访问条件，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06181409
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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：晚期慢性肝病。这项观察性研究的目标是评估无创工具在预测晚期慢性肝病患者门静脉高压相关并发症方面的有效性。该研究旨在回答的主要问题是：- 预测晚期慢性肝病患者肝功能失代偿的存在和发生的无创检测（NITs）（包括LSM、SSM）的截断值是多少？参与者将定期进行研究访视，包括无创检测（LSM、SSM）和评估，以在研究期间监测肝功能失代偿。
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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