使用SONAS超声设备无创检测肺内右向左分流

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于使用SONAS超声设备无创检测肺内右向左分流。覆盖的疾病包括遗传性出血性毛细血管扩张症、卵圆孔未闭和肺动静脉畸形

St. Antonius HospitalSt. Antonius Hospital
clinicaltrials
浏览 12
医学影像分类Hereditary Haemorrhagic TelangiectasiaPFO - Patent Foramen OvalePulmonary Arteriovenous Malformation
Non-Invasive Detection of Pulmonary Right-to-Left Shunts Using the SONAS Ultrasound Device

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

使用SONAS超声设备无创检测肺内右向左分流

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于使用SONAS超声设备无创检测肺内右向左分流。覆盖的疾病包括遗传性出血性毛细血管扩张症、卵圆孔未闭和肺动静脉畸形。研究旨在验证SONAS设备能否安全可靠地检测这些异常血管连接,以替代传统需要经验丰富人员且耗时较长的气泡心脏超声(TTCE)。数据可用于评估新型便携超声设备在右向左分流筛查中的效果,帮助降低卒中或脑脓肿等风险(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:遗传性出血性毛细血管扩张症、PFO - 卵圆孔未闭、肺动静脉畸形。本研究旨在探究一种名为SONAS的新型超声设备能否安全可靠地检测遗传性出血性毛细血管扩张症(HHT)患者的“右向左分流”。右向左分流是血管之间的异常连接,使血液绕过肺部,直接从心脏右侧流至左侧。这可能增加卒中或脑脓肿等问题的风险。目前,这些分流通常通过“气泡心脏超声”(TTCE)发现,该方法需要经验丰富的工作人员,且可能耗时较长。SONAS是一种小型便携设备,可在注射气泡后检测大脑中的血流信号,可能提供一种更简单的分流检测方法。在本研究中,所有参与者均已……

【主题与分类】

主题标签:Hereditary Haemorrhagic Telangiectasia、PFO - Patent Foramen Ovale、Pulmonary Arteriovenous Malformation。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07414446

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    • 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:遗传性出血性毛细血管扩张症、PFO-卵圆孔未闭、肺动静脉畸形。本研究旨在探究一种名为SONAS的新型超声设备能否安全、可靠地检测遗传性出血性毛细血管扩张症(HHT)患者的“右向左分流”。右向左分流是血管之间的异常连接,使血液绕过肺部,直接从心脏右侧流至左侧。这可能增加卒中或脑脓肿等问题的风险。目前,这些分流通常通过“气泡心脏超声”(TTCE)发现,该检查需要经验丰富的工作人员,且可能耗时较长。SONAS是一种小型便携设备,可在注射气泡后检测脑部血流信号,或能提供一种更简便的分流检测方法。在本研究中,所有参与者均已计划将气泡心脏超声作为其常规诊疗的一部分。本研究在该常规检查基础上增加SONAS设备。操作过程中,会将一条带有小型超声传感器的柔软头带置于头部两侧耳朵前方。

同时,进行标准气泡试验:将生理盐水与少量受试者血液及一些空气混合后注入静脉,并用超声对心脏成像。受试者将被要求进行用力动作(称为Valsalva动作),以观察是否能使分流更加明显。在此期间,SONAS持续记录来自大脑的信号,显示气泡何时通过。将把SONAS显示的结果与标准心脏超声显示的结果进行比较。通过比较这些结果,研究人员希望了解SONAS评分与标准测试的吻合程度,以及某些SONAS结果是否提示具有临床意义的分流。他们还将观察气泡信号的时间和模式,以探索SONAS是否有助于区分来自心脏的分流和来自肺部的分流。该研究不会改变任何决策

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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