重度脑膜出血中的摩尔乳酸钠填充
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为动脉瘤性蛛网膜下腔出血。源站描述指出，动脉瘤破裂所致蛛网膜下腔出血死亡率高，血管痉挛是患者继发加重的主要原因之一，尤其表现为诱导性脑缺血后的迟发性神经功能缺损，经典发生于第4至12天、以第7天为高峰，目前预防常无效
基本信息
资源简介
重度脑膜出血中的摩尔乳酸钠填充
该数据集英文名为 Molar Sodium Lactate Filling in Severe Meningeal Hemorrhage，来源于 clinicaltrials.gov，主题为动脉瘤性蛛网膜下腔出血。源站描述指出，动脉瘤破裂所致的蛛网膜下腔出血是一种严重疾病，死亡率高；在其并发症中，血管痉挛是患者继发加重的主要原因之一，尤其表现为诱导性脑缺血后出现的迟发性神经功能缺损。此类血管痉挛经典发生于第4至12天，以第7天为高峰，目前的预防手段常无效。近年来多项研究提示，乳酸钠可能具有神经保护价值。该数据集即围绕这一主题组织，本站将其归类于循环系统疾病下的其他类别。
【数据集背景】
动脉瘤性蛛网膜下腔出血由动脉瘤破裂引起，属于严重临床状况，与高死亡率相关。患者病程中可出现多种并发症，其中血管痉挛是导致继发加重的主要因素之一，其典型后果是诱导性脑缺血后出现迟发性神经功能缺损。血管痉挛在时间分布上具有特征性，经典发生于第4至12天，并以第7天为高峰。现有预防措施在该情形下常难以奏效，因此探索新的干预思路具有临床意义。近年来，多项研究显示乳酸钠可能是有价值的神经保护产品：研究团队已在创伤后颅内高压背景下证实其抗渗透效应，并在脑部发作诱导的代谢应激期观察到代谢性作用；此外，乳酸钠还被发现具有血管舒张作用。该数据集所对应的主题即处于这一研究脉络之中。
【数据内容】
该数据集的主题标签为动脉瘤性蛛网膜下腔出血，英文名称为 Molar Sodium Lactate Filling in Severe Meningeal Hemorrhage。源站描述围绕动脉瘤性蛛网膜下腔出血的疾病负担、血管痉挛的时间特征与预防困境，以及乳酸钠在神经保护方面的潜在作用展开。关于数据集内部具体包含哪些字段、记录数量、变量类型、分组方式或结局指标等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述提及的研究背景包括动脉瘤性蛛网膜下腔出血患者中血管痉挛的发生规律，以及乳酸钠的抗渗透效应、代谢作用和血管舒张作用等既往研究发现。关于采集时间范围、采集地点、纳入与排除标准、样本量及采集流程等具体信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集主题适用于关注动脉瘤性蛛网膜下腔出血后血管痉挛及其继发性神经功能缺损的研究情境，也可用于了解乳酸钠作为潜在神经保护产品的相关研究背景。关于该数据集具体可支持的统计分析、模型训练或其他二次利用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04141371
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
疾病：蛛网膜下腔出血，动脉瘤性。动脉瘤破裂所致蛛网膜下腔出血是一种死亡率很高的严重疾病。在这些患者出现的并发症中，血管痉挛是导致继发性加重的主要原因之一，特别是诱导性脑缺血后出现迟发性神经功能缺损。经典发生于第4至第12天，以第7天为高峰，目前其预防往往无效。近年来，许多研究表明乳酸钠可能是一种有趣的神经保护产品。除了我们团队在创伤后颅内高压背景下已证实的抗渗透作用外，在脑部发作诱导的代谢应激期间也观察到了代谢作用。最近，从实验和临床角度观察到了乳酸钠的血管舒张作用。本工作的目的是观察乳酸钠与安慰剂相比，对蛛网膜下腔出血患者群体中通过灌注CT测量的脑血流动力学（平均通过时间MTT）的影响。
本研究是一项研究的初步工作，该研究将探讨乳酸钠对血管痉挛发生率的潜在预防保护作用。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
