特发性颅内高压的磁共振淋巴成像

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为特发性颅内高压(IIH)的磁共振淋巴成像。源站描述指出,IIH 的液体潴留倾向于发生在小鼠硬脑膜淋巴系统的“热点”区域,硬脑膜静脉窦狭窄与颅内压升高持续相关,血管内支架治疗在多数病例中可降低颅内压,但狭窄成因仍不明确

Institut National de la Santé Et de la Recherche Médicale, FranceInstitut National de la Santé Et de la Recherche Médicale, France
clinicaltrials
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医学影像Idiopathic Intracranial Hypertension
MR Lymphatic Imaging in Idiopathic Intracranial Hypertention

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

特发性颅内高压的磁共振淋巴成像

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为特发性颅内高压(IIH)的磁共振淋巴成像。源站描述指出,IIH 的液体潴留倾向于发生在小鼠硬脑膜淋巴系统的“热点”区域,硬脑膜静脉窦狭窄与颅内压升高持续相关,血管内支架治疗在多数病例中可降低颅内压,但狭窄成因仍不明确。数据可用于研究 IIH 中血管与液体功能障碍的关联及硬脑膜淋巴系统影像特征(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:特发性颅内高压。特发性颅内高压(IIH)中的液体潴留(Lenck, Neurology 2018)优先发生于小鼠中描述的硬脑膜淋巴系统的“热点”处(Ahn, Nature 2019; Ma, Nat Commun 2017; Louveau, Nat Neurosci. 2018)。虽然 IIH 的病理生理机制仍不清楚,但硬脑膜静脉狭窄持续存在,且通过支架进行的血管内治疗在大多数病例中可降低颅内压,提示这些狭窄在 IIH 的病理过程中起关键作用。然而,硬脑膜静脉窦狭窄的原因仍不清楚。IIH 是血管与液体功能障碍相关联的神经系统疾病的典型模型,因为颅内压升高与硬脑膜静脉窦狭窄持续相关。硬脑膜静脉狭窄位于 tr

【主题与分类】

主题标签:Idiopathic Intracranial Hypertension。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/NCT05762367

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数据说明

疾病:特发性颅内高压。特发性颅内高压(IIH)中的液体潴留(Lenck,Neurology 2018)优先发生于小鼠中描述的硬脑膜淋巴系统的“热点”区域(Ahn,Nature 2019;Ma,Nat Commun 2017;Louveau,Nat Neurosci. 2018)。虽然IIH的病理生理机制仍不清楚,但硬脑膜静脉狭窄持续存在,且血管内支架治疗在大多数情况下可降低颅内压,提示这些狭窄在IIH的病理过程中起关键作用。然而,硬脑膜静脉窦狭窄的原因仍不明确。IIH是血管与液体功能障碍相关联的神经系统疾病的典型模型,因为颅内压升高与硬脑膜静脉窦狭窄始终相伴出现。硬脑膜静脉狭窄位于横窦-乙状窦交界处,即小鼠体内的淋巴回流点或“热点”。

导致静脉进行性阻塞的病理过程似乎直接影响硬脑膜窦壁,而仅继发性地影响其管腔(Lenck, Neurology 2018; Lenck, AJNR 2021; Lenck, Neurosurgery 2017; Kedra, JNNP 2021)。淋巴重吸收受损也可能促进这一病理过程,正如筛板水平或Meckel腔处液体积聚所提示的那样。因此,脑静脉流出道阻塞与脑脊液在硬脑膜淋巴系统热点处积聚之间的关联,提示IIH中存在硬脑膜淋巴系统受损及静脉-淋巴关系异常。自2017年Absinta首次通过MRI在人类中证实硬脑膜淋巴管以来(Absinta, Elife. 2017),VWI(血管壁成像)技术在分辨率方面已显著改善,使得对脑血管壁的分析成为可能(Xie et al. Magn Reson Med. 2016)。这些技术主要是在动脉壁异常的背景下发展起来的,但从未应用于s

数据加载示例(图像类)

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import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
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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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