严重脑损伤后意识障碍的多模态评估与预后研究(CyDoC-MAP)

CyDoC-MAP 是一项单中心、前瞻性、观察性队列研究,来自 clinicaltrials.gov,聚焦严重脑损伤后意识障碍患者,涵盖持续植物状态、无反应觉醒综合征、最小意识状态、迁延性昏迷、创伤性脑损伤、脑出血及蛛网膜下腔出血

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clinicaltrials
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医学影像预测Consciousness DisordersPersistent Vegetative StateUnresponsive Wakefulness SyndromeMinimally Conscious StateComa; ProlongedBrain Injuries, TraumaticCerebral HemorrhageSubarachnoid Hemorrhage
Multimodal Assessment and Prognosis in Disorders of Consciousness After Severe Brain Injury (CyDoC-MAP)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

严重脑损伤后意识障碍的多模态评估与预后研究(CyDoC-MAP)

CyDoC-MAP 是一项单中心、前瞻性、观察性队列研究,来自 clinicaltrials.gov,聚焦严重脑损伤后意识障碍患者,涵盖持续植物状态、无反应觉醒综合征、最小意识状态、迁延性昏迷、创伤性脑损伤、脑出血及蛛网膜下腔出血。研究背景涉及认知运动分离(CMD)现象,即部分符合植物状态临床标准的患者仍保留可检测的自主脑反应。该数据可用于意识障碍的多模态评估与预后预测研究,不涉及随机化或干预(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:意识障碍、持续植物状态、无反应觉醒综合征、最小意识状态、迁延性昏迷、创伤性脑损伤、脑出血、蛛网膜下腔出血。背景。功能神经影像学显示,一部分符合植物状态临床标准的患者保留可检测的、对指令的自主脑反应——即认知运动分离(CMD)现象。最近一项多中心研究报告,在行为无反应患者中约四分之一存在CMD,且各中心之间差异显著。塞浦路斯尚无针对意识障碍的既定诊断路径,也没有为该人群本地可用的专门康复服务。设计。单中心、前瞻性、观察性队列研究。无随机化、无干预。患者在i

【主题与分类】

主题标签:Consciousness Disorders、Persistent Vegetative State、Unresponsive Wakefulness Syndrome、Minimally Conscious State、Coma; Prolonged、Brain Injuries, Traumatic、Cerebral Hemorrhage、Subarachnoid Hemorrhage。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07736820

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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

疾病:意识障碍、持续植物状态、无反应觉醒综合征、最小意识状态、昏迷;迁延性脑损伤、创伤性脑损伤、脑出血、蛛网膜下腔出血。背景。功能神经影像学显示,一部分符合植物状态临床标准的患者对指令仍保留可检测的自主性脑反应——即认知运动分离(CMD)现象。近期一项多中心研究报告,约四分之一行为无反应的患者存在CMD,且各中心之间差异显著。塞浦路斯尚无针对意识障碍的既定诊断路径,也没有为这一人群在当地提供专门的康复服务。设计。单中心、前瞻性、观察性队列研究。无随机分组,无干预。患者在重症监护病房中被识别,一旦转入神经外科或神经内科病房,并以CRS-R记录意识障碍,即正式纳入研究。

这一顺序的唯一例外是NSE生物标志物,其静脉血在插管后24小时内抽取。评估流程。第1步——入组与筛查:年龄16岁及以上、因创伤性脑损伤或出血性卒中而在事件发生后24小时内因意识障碍接受插管的患者;应用排除标准。第2步——急性期(ICU,插管后24小时内):采集静脉血样检测血清神经元特异性烯醇化酶。第3步——病房基线:CRS-R和BIS,各至少进行两次,间隔至少48小时;分类为VS/UWS或MCS。BIS在有害刺激和听觉刺激5分钟后记录,以避免因嗜睡导致数值假性偏低;记录最高值。CRS-R由研究神经科医生或言语治疗师实施,需注意镇静、脓毒症、亚临床癫痫发作和环境混杂因素;记录最高评分。第4步——亚急性期(损伤后7-28天,仅创伤亚组):1.5 T MRI,包括T2/FLAIR、DWI、T2*GRE和SWI序列;病灶按深度分级为1-4级(c

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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