自发性脑出血后结局预测与康复研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为前瞻性、多中心、纵向观察性队列研究,纳入自发性脑出血患者,覆盖临床严重度、神经影像标志物、血液生物标志物、疼痛负担、康复暴露、照护轨迹与患者报告结局等多维信息

University Medical Centre MariborUniversity Medical Centre Maribor
clinicaltrials
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医学影像预测Intracerebral HemorrhageHemorrhagic Stroke
Outcome Prediction and Recovery After Spontaneous Intracerebral Haemorrhage

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

自发性脑出血后结局预测与康复研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为前瞻性、多中心、纵向观察性队列研究,纳入自发性脑出血患者,覆盖临床严重度、神经影像标志物、血液生物标志物、疼痛负担、康复暴露、照护轨迹与患者报告结局等多维信息。数据可用于构建和验证脑出血后结局预测模型,并支持康复与照护相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:脑出血、出血性卒中。背景:自发性脑出血(ICH)后的结局预测主要依赖临床严重度和神经影像标志物,仅部分反映多维康复情况。血液生物标志物、疼痛负担、康复暴露、照护轨迹和患者报告结局很少被整合到前瞻性真实世界队列中。设计:前瞻性、多中心、纵向观察性队列研究,在 Interreg Slovenia-Austria 项目 CrossReg-4-Health(资助号 SIAT00307)框架内开展。约 100 名连续患者将在三个中心(University Medical Centre Maribor;LKH-Universitätsklinikum Graz;Klinikum Klagenfurt am Wörther

【主题与分类】

主题标签:Intracerebral Hemorrhage、Hemorrhagic Stroke。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07882784

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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:脑内出血、出血性卒中。背景:自发性脑内出血(ICH)后的结局预测主要依赖临床严重程度和神经影像学标志物,仅能部分反映多维度的康复情况。基于血液的生物标志物、疼痛负担、康复暴露、照护轨迹和患者报告结局很少被整合到前瞻性真实世界队列中。设计:前瞻性、多中心、纵向观察性队列研究,在Interreg斯洛文尼亚-奥地利项目CrossReg-4-Health(资助号SIAT00307)框架内开展。将在三个中心(马里博尔大学医学中心;格拉茨LKH大学医院;克拉根福湖畔Klinikum Klagenfurt)各连续入组约100例患者。治疗遵循常规临床实践,不受研究参与影响。评估:* 入院时:人口学资料、血管危险因素、合并症、用药情况(包括抗血栓治疗)、病前mRS、NIHSS、GCS、基线平扫CT(NCCT)、常规实验室检查、首次研究用血样。

  • 约24-48小时:复查NCCT以评估血肿扩大,复查NIHSS,在可行的情况下采集第二份研究血样。* 住院期间:分级疼痛评估(可交流患者采用NRS 0-10;通气或无法交流患者采用行为疼痛量表;意识障碍患者采用修订版伤害性感受昏迷量表;失语或认知障碍患者采用PAIC15或Doloplus-2),临床稳定时行MRI(T2、FLAIR、SWI),采集照护轨迹数据。* 出院时:NIHSS、mRS、住院时长、出院去向、康复计划。* 6个月和12个月:生存情况、NIHSS、mRS、疼痛(NRS)、PROMIS-29、EQ-5D VAS、康复服务使用情况、再入院情况、居住状态。生物标志物:S100B、GFAP、NfL、CRP、IL-6、TNF-alpha、IL-10、D-二聚体及探索性P物质,分批集中检测。剩余样本仅在有单独可选知情同意的情况下保存于机构生物样本库。神经影像:血肿体积和位置、血管内

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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