院前颅内高压无创分诊数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦院前环境下颅内高压的无创分诊研究。覆盖急性脑损伤、出血性与缺血性卒中、创伤性脑损伤及蛛网膜下腔出血等状况,评估Brain4care(B4C)可穿戴 extensometer 与超声两种无创技术用于院前颅内压评估的可行性

Juliana CaldasJuliana Caldas
clinicaltrials
浏览 2
医学影像分类Intracranial HypertensionAcute Brain InjuryStrokeTraumatic Brain InjurySubarachnoid Hemorrhage
Non-Invasive Triage for Intracranial Hypertension in Prehospital Care

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

院前颅内高压无创分诊数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦院前环境下颅内高压的无创分诊研究。覆盖急性脑损伤、出血性与缺血性卒中、创伤性脑损伤及蛛网膜下腔出血等状况,评估Brain4care(B4C)可穿戴 extensometer 与超声两种无创技术用于院前颅内压评估的可行性。数据可用于探索院前颅内高压识别方法、支持无创分诊技术研究,并辅助优化向具备神经外科能力医院的转诊流程(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:颅内高压、急性脑损伤、卒中、创伤性脑损伤、蛛网膜下腔出血。急性脑损伤,包括出血性和缺血性卒中及创伤性脑损伤,是全球及巴西致死致残的主要原因。这些损伤常见且危险的并发症是颅内高压(颅骨内压力升高),若未及时识别和治疗可导致不可逆的脑损伤。目前,院前环境中尚无可靠的无创方法评估颅内压,这可能延误向具备神经外科能力的医院转诊。本研究评估两种用于院前分诊的无创技术:Brain4care(B4C)设备,一种可穿戴 extensometer,可检测与颅内压波动相关的微米级颅骨形变;以及超声

【主题与分类】

主题标签:Intracranial Hypertension、Acute Brain Injury、Stroke、Traumatic Brain Injury、Subarachnoid Hemorrhage。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/NCT07747636

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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

条件:颅内高压、急性脑损伤、卒中、创伤性脑损伤、蛛网膜下腔出血。急性脑损伤,包括出血性和缺血性卒中以及创伤性脑损伤,是全球及巴西致死致残的主要原因。此类损伤常见且危险的并发症是颅内高压(颅骨内压力升高),若未及时识别和治疗,可导致不可逆的脑损伤。目前,院前环境中尚无可靠的非侵入性方法评估颅内压,这可能延误患者转送至具备神经外科能力的医院。本研究评估两种用于院前分诊的非侵入性技术:Brain4care(B4C)设备——一种可穿戴式延伸计,能检测与颅内压波动相关的微米级颅骨形变;以及视神经鞘直径(ONSD)的超声测量——该指标与颅内压相关。本研究由巴西萨尔瓦多大都会区的移动急救服务(SAMU)分两个连续阶段开展。

第一阶段是一项前瞻性、盲法、观察性概念验证研究,纳入疑似急性脑损伤(卒中或中/重度创伤性脑损伤)的成年患者。所有符合条件的患者均将接受B4C和ONSD检查,但结果不用于临床决策。解读参考标准神经影像学或侵入性颅内压监测的研究者将对B4C和ONSD结果设盲。本阶段将评估两种方法在院前环境中的诊断准确性和操作可行性。第二阶段是一项开放标签、随机、对照、平行组临床试验。符合条件的患者将被随机分配至标准院前护理(对照组)或由B4C和ONSD辅助的院前分诊(干预组)。主要结局为正确转诊至具备神经外科能力医院的患者比例。次要结局包括至神经外科干预的时间、30-

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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