成人NSICU患者前瞻性观察性多模态神经监测数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov,面向成人神经外科重症监护病房(NSICU)患者,覆盖动脉瘤性蛛网膜下腔出血、创伤性脑损伤、脑出血、缺血性卒中、麻醉苏醒延迟及脑病等病种

基本信息
资源简介
成人NSICU患者前瞻性观察性多模态神经监测数据集
该数据集来自clinicaltrials.gov,面向成人神经外科重症监护病房(NSICU)患者,覆盖动脉瘤性蛛网膜下腔出血、创伤性脑损伤、脑出血、缺血性卒中、麻醉苏醒延迟及脑病等病种。数据围绕脑自动调节功能受损与继发性脑损伤等生理变化,可用于研究脑自动调节与迟发性脑缺血等结局的关联,并支持相关预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:动脉瘤性蛛网膜下腔出血、创伤性脑损伤、脑出血、缺血性卒中、麻醉苏醒延迟、脑病。背景:入住NSICU的患者会经历与原发性神经损伤、继发性脑损伤、镇静、机械通气及进展中的全身性疾病相关的快速生理变化。脑自动调节(CA)——大脑在一系列全身动脉压下维持稳定灌注的内在机制——在aSAH、创伤性脑损伤(TBI)、脑内出血(ICH)和急性缺血性卒中中可测量地受损。在aSAH中,破裂后4-14天窗口内的CA受损与迟发性脑缺血(DCI)独立相关,DCI是幸存者中可预防死亡和残疾的主要原因。约75%的aSAH患者需要外部脑室引流
【主题与分类】
主题标签:Subarachnoid Hemorrhage, Aneurysmal、Brain Injuries, Traumatic、Cerebral Hemorrhage、Ischemic Stroke、Delayed Emergence From Anesthesia、Encephalopathy。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07577713
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07577713
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:蛛网膜下腔出血、动脉瘤性、脑损伤、创伤性、脑出血、缺血性卒中、麻醉后延迟苏醒、脑病。背景:收入神经外科重症监护室(NSICU)的患者会经历与原发性神经损伤、继发性脑损伤、镇静、机械通气及不断演变的全身性疾病相关的快速生理变化。脑自动调节(CA)——大脑在一定的全身动脉压范围内维持稳定灌注的内在机制——在动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)、创伤性脑损伤(TBI)、脑出血(ICH)和急性缺血性卒中中可测量到受损。在aSAH中,破裂后4-14天窗口期内的CA受损与迟发性脑缺血(DCI)独立相关,而DCI是幸存者中可预防性死亡和残疾的首要原因。约75%的aSAH患者需要放置脑室外引流(EVD),这妨碍了标准的基于颅内压(ICP)的CA监测。B4C extensometry和NIRS衍生的CA指数提供了不依赖EVD的监测方法,但其在aSAH中的可行性和信号特征尚未被前瞻性描述。
设计:在UT Southwestern神经科学重症监护病房(NSICU)开展的单中心前瞻性观察性队列研究。符合条件的受试者可接受B4C扩展测量监测(本方案下唯一的研究专用设备),和/或从现有标准诊疗临床监测中记录研究数据,包括SedLine定量脑电图(qEEG)、全导联长期监测脑电图(在临床开具医嘱时)、近红外光谱(NIRS)、来自脑室外引流(EVD)监测仪的侵入性颅内压/脑灌注压(ICP/CPP)、经颅多普勒(TCD;在UT Southwestern为aSAH的标准诊疗),以及NeurOptics NPi自动瞳孔测量。Moberg临床平台(Moberg Analytics;已获FDA许可)作为NSICU的主要数据采集枢纽,汇总来自现有床旁监测仪的同步高分辨率生理波形,而不放置任何额外研究设备。监测方式:本方案下专为研究目的放置的研究设备:- Brain4Care(B4C)扩展测量:颅骨安装的无创传感器,记录与颅骨顺应性相关的波形形态
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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