神经重症监护多模态监测研究

源站描述指出,急性脑损伤后第一周神经系统临床检查常受镇静或意识障碍限制,需借助颅内压监测、脑组织氧分压监测、头皮脑电图、连续脑电图及 Near infrared Red Spectroscopy (NIRS) 等手段跟踪并预防迟发性脑损伤,并研究科学文献中不同脑自动调节指数之间的相关性

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clinicaltrials
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时间序列回归Subarachnoidal HemorrhageIntacranial HypertensionAcute Trauma Brain Injury
Multimodal Monitoring Study in Neuro Critical Care

基本信息

模态
时间序列
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

神经重症监护多模态监测研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性脑损伤后的神经重症监护多模态监测,覆盖 Subarachnoidal Hemorrhage、Intacranial Hypertension 与 Acute Trauma Brain Injury 等病症。源站描述指出,急性脑损伤后第一周神经系统临床检查常受镇静或意识障碍限制,需借助颅内压监测、脑组织氧分压监测、头皮脑电图、连续脑电图及 Near infrared Red Spectroscopy (NIRS) 等手段跟踪并预防迟发性脑损伤,并研究科学文献中不同脑自动调节指数之间的相关性。数据可用于多模态神经监测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Subarachnoidal Hemorrhage、Intacranial Hypertension、Acute Trauma Brain Injury。急性脑损伤后第一周内,神经系统临床检查常因使用镇静或自发性意识障碍而受限、意义不大。因此,脑氧耗、代谢紊乱、电活动的神经监测被用于跟踪和预防迟发性脑损伤。在这些仪器中,常被描述的有许多:颅内压监测、脑组织氧分压监测、头皮脑电图、连续脑电图和 Near infrared Red Spectroscopy (NIRS)。尽管其中一些技术的价值已广为人知,许多仍属于研究领域。在此,我们不仅将尝试研究科学文献中描述的不同脑自动调节指数之间的相关性,而且

【主题与分类】

主题标签:Subarachnoidal Hemorrhage、Intacranial Hypertension、Acute Trauma Brain Injury。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/NCT06900101

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06900101

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    • 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。

数据说明

条件:蛛网膜下腔出血、颅内高压、急性创伤性脑损伤。在急性脑损伤后的第一周内,神经系统临床检查往往意义不大,受到镇静药物使用或自发性意识障碍的限制。因此,采用脑氧耗、代谢紊乱及电活动的神经监测来追踪和预防迟发性脑损伤。在这些仪器中,常被提及的众多手段包括:颅内压监测、脑组织氧分压监测、头皮脑电图、连续脑电图以及近红外光谱(NIRS)。尽管其中一些技术的价值已广为人知,但许多仍属于研究领域。在此,我们不仅将尝试研究科学文献中描述的不同脑自动调节指数之间的相关性,还将尝试识别和描述脑损伤后第一周内脑电图及心肺功能的变化。

本研究旨在探讨急性脑损伤的病理生理机制,并探索急性脑损伤后第一周内多模态监测的有效生物标志物。

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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