微塑料、肝硬化与门静脉高压

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦微塑料、肝硬化与门静脉高压相关研究。源站描述指出,由于方法学需化学消化,肝脏中微塑料沉积位置尚不明确,可能位于细胞内、Kupffer细胞、内皮或肝细胞/胆管细胞

Post Graduate Institute of Medical Education and Research, ChandigarhPost Graduate Institute of Medical Education and Research, Chandigarh
clinicaltrials
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医学影像CirrhosisMicroplasticsPortal Hypertension Related to CirrhosisNanoplasticsPollutionCirrhosis and Chronic Liver Disease
Microplastics, Cirrhosis and Portal Hypertension

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

微塑料、肝硬化与门静脉高压

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦微塑料、肝硬化与门静脉高压相关研究。源站描述指出,由于方法学需化学消化,肝脏中微塑料沉积位置尚不明确,可能位于细胞内、Kupffer细胞、内皮或肝细胞/胆管细胞。研究将对肝组织进行组织病理学评估以确定微塑料存在,并评估肝硬化肝组织中多种常见塑料聚合物类型,包括PS、PE、PP、PVC、PET、PC和PMMA,从而探讨肝脏中潜在细胞沉积位点(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肝硬化、微塑料、肝硬化相关门静脉高压、纳米塑料、污染、肝硬化与慢性肝病。首先,由于方法学需要化学消化,目前尚不清楚微塑料沉积在肝脏的哪些位置。例如,尚不确定微塑料是沉积在细胞内、Kupffer细胞、内皮还是肝细胞/胆管细胞中。在本研究中,将对肝组织进行组织病理学评估,以确定微塑料的存在。 此外,该研究将评估肝硬化肝组织中微塑料的多种聚合物类型,包括常见观察到的塑料聚合物PS(聚苯乙烯)、PE(聚乙烯)、PP(聚丙烯)、PVC(聚氯乙烯)、PET(聚对苯二甲酸乙二醇酯)、PC(聚碳酸酯)和PMMA(聚甲基丙烯酸甲酯)。 因此,肝脏中潜在的细胞沉积位点将被评估

【主题与分类】

主题标签:Cirrhosis、Microplastics、Portal Hypertension Related to Cirrhosis、Nanoplastics、Pollution、Cirrhosis and 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/NCT07280390

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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:肝硬化、微塑料、肝硬化相关门静脉高压、纳米塑料、污染、肝硬化与慢性肝病。首先,由于该方法需要进行化学消化,目前尚不清楚微塑料在肝脏中的沉积位置。例如,无法确定微塑料是沉积在细胞内、库普弗细胞、内皮细胞还是肝细胞/胆管细胞中。在本研究中,将对肝组织进行组织病理学评估,以确定微塑料的存在。* 此外,该研究将评估肝硬化肝组织中微塑料的各种聚合物类型,包括常见的塑料聚合物PS(聚苯乙烯)、PE(聚乙烯)、PP(聚丙烯)、PVC(聚氯乙烯)、PET(聚对苯二甲酸乙二醇酯)、PC(聚碳酸酯)和PMMA(聚甲基丙烯酸甲酯)。* 因此,将评估肝脏中潜在的细胞沉积部位。如果微塑料存在于体循环中,且无任何肝实质残留,则此类颗粒也应在脾脏和肾脏样本中被识别。* 肝组织的组织病理学和电子显微镜检查应能阐明具体的蓄积部位。

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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