血清GFAP与UCHL1对SAH预测价值评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为蛛网膜下腔出血(SAH),属于循环系统疾病/其他分类。源站描述指出SAH是血液进入蛛网膜下腔,可由动脉瘤性或非动脉瘤性原因引起,患者典型表现为突发“雷击样”头痛,是急性医疗急症和第三常见卒中类型,全球每年约50万例,三个月内死亡率约35%,早期

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clinicaltrials
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医学影像预测Subarachnoid Haemorrhage (SAH)
Serum GFAP and UCHL1: Evaluation of Their Predictive Value for SAH

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-08

资源简介

血清GFAP与UCHL1对SAH预测价值评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为蛛网膜下腔出血(SAH),属于循环系统疾病/其他分类。源站描述指出SAH是血液进入蛛网膜下腔,可由动脉瘤性或非动脉瘤性原因引起,患者典型表现为突发“雷击样”头痛,是急性医疗急症和第三常见卒中类型,全球每年约50万例,三个月内死亡率约35%,早期诊断对及时治疗和改善预后很重要,现行NICE指南NG228规定诊断依据非增强CT显示蛛网膜下腔出血。数据集围绕血清GFAP与UCHL1对SAH的预测价值评估,可用于相关预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:蛛网膜下腔出血(SAH)。蛛网膜下腔出血(SAH)是指血液进入蛛网膜下腔,可能由动脉瘤性或非动脉瘤性原因引起。SAH患者典型表现为突发“雷击样”头痛(Patel et al., 2021)。这是一种急性医疗急症,是第三常见卒中类型,全球每年约500,000例(Claassen and Park, 2022)。过去几十年发病率已下降,但SAH后三个月内死亡发生率仍约为35%(Andersen et al., 2019)。早期诊断对于及时治疗从而改善预后很重要。现行NICE指南NG228指出,SAH的诊断应通过非增强CT扫描显示蛛网膜下腔存在血液来确定。在6小时内进行的阴性CT

【主题与分类】

主题标签:Subarachnoid Haemorrhage (SAH)。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06581757

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数据说明

疾病:蛛网膜下腔出血(SAH)。蛛网膜下腔出血(SAH)是指血液进入蛛网膜下腔,可能由动脉瘤性或非动脉瘤性原因引起。SAH患者的典型表现为突发性“雷击样”头痛(Patel等,2021)。这是一种急性医疗急症,是第三常见的卒中类型,全球每年约有50万例(Claassen和Park,2022)。过去几十年间发病率有所下降,但SAH后三个月内死亡的发生率仍约为35%(Andersen等,2019)。早期诊断对于及时治疗从而改善预后至关重要。现行NICE指南NG228指出,SAH的诊断应基于非增强CT扫描显示蛛网膜下腔存在血液。症状发作6小时内进行的CT阴性被认为不提示SAH。然而,如果CT为“阴性”且是在症状发作6小时后进行,则建议进行腰椎穿刺以检查脑脊液中是否存在黄变症(NICE,2022)。

黄变症是指由于蛛网膜下腔中红细胞分解产生的胆红素积聚,导致脑脊液(CSF)变黄。在适当的临床背景下,其存在可确诊蛛网膜下腔出血(SAH)。在我们的人群中,约10%的脑脊液黄变症检测确认了SAH,这意味着90%的腰椎穿刺(LP)可能并非必要。该检测仅在症状出现至少12小时后进行才可靠。黄变症检测被视为手工检测,需要训练有素且具备相应能力的工作人员。为获得可靠结果,存在多项分析前要求。例如,样本在运输过程中必须避光,且不得通过气动管道运输。暴露于光线可导致胆红素分解,进而导致假阴性结果(Cruickshank等,2008)。通过气动管道运输的样本

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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