急性神经血管疾病中的血栓炎症：新治疗靶点的定义（TARGETS）
病症：蛛网膜下腔出血后迟发性脑缺血、大或中等血管缺血性卒中。本观察性研究的目的是比较以下患者在不同随访时间点多种血栓炎症标志物的相对浓度： 蛛网膜下腔出血后伴或不伴迟发性脑缺血的患者，以及 前循环大或中等血管闭塞所致缺血性卒中后伴或不伴坏死体积快速进展的患者
基本信息
资源简介
急性神经血管疾病中的血栓炎症：新治疗靶点的定义（TARGETS）
TARGETS 是一项在 clinicaltrials.gov 登记的观察性研究数据集，英文全称为 Thrombo-inflammation in Acute Neurovascular Diseases: Definition of New Therapeutic Targets。该数据集聚焦急性神经血管疾病中的血栓炎症过程，涉及蛛网膜下腔出血后迟发性脑缺血与大或中等血管缺血性卒中两类病症。研究通过在不同随访时间点比较多种血栓炎症标志物的相对浓度，考察这些标志物在伴或不伴迟发性脑缺血的患者之间、以及伴或不伴坏死体积快速进展的缺血性卒中患者之间的差异与时间演变规律，旨在为识别新的治疗靶点提供观察性依据。数据集在本站归类于循环系统疾病 / 其他。
【数据集背景】
急性神经血管疾病中的血栓炎症机制是本研究关注的核心。源站描述指出，该观察性研究针对两类临床情形：蛛网膜下腔出血后发生的迟发性脑缺血，以及前循环大或中等血管闭塞所致的缺血性卒中。研究的基本出发点在于，血栓炎症标志物在不同患者群体中的浓度变化可能具有差异，而这种差异与迟发性脑缺血的发生或卒中后坏死体积的快速进展相关。研究希望回答的主要问题是：血栓炎症标志物浓度如何随时间演变，以及在不同患者之间如何不同。这一设问直接指向“定义新的治疗靶点”的研究目标。
【数据内容】
数据集围绕血栓炎症标志物的相对浓度展开，涉及多个随访时间点的重复测量。比较分组包括：蛛网膜下腔出血后伴或不伴迟发性脑缺血的患者，以及前循环大或中等血管闭塞所致缺血性卒中后伴或不伴坏死体积快速进展的患者。主题标签明确为“蛛网膜下腔出血后迟发性脑缺血”与“大或中等血管缺血性卒中”。源站描述未提供具体标志物名称、样本量、随访时间点数量或测量单位等细节。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov，属于在该平台登记的观察性研究。源站描述说明了研究的设计类型为观察性研究，并给出了研究目的与主要问题，但未提供具体的采集机构、采集地点、采集时间窗口或样本采集与检测流程等信息。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于围绕急性神经血管疾病血栓炎症标志物开展的研究场景，例如比较不同临床结局分组之间标志物浓度的差异、观察标志物随随访时间的演变趋势，以及为探索新的治疗靶点提供观察性证据。其覆盖的病症范围限定于蛛网膜下腔出血后迟发性脑缺血与大或中等血管缺血性卒中。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。需要说明的是，该研究为观察性设计，源站描述未涉及样本量、盲法、对照设置或统计方法等质量相关信息。
【引用与许可】
源站未提供。
下载信息
注册下载
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暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07354321
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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：蛛网膜下腔出血后迟发性脑缺血、大或中等血管缺血性卒中。这项观察性研究的目的是比较以下患者在不同随访时间点各种血栓炎症标志物的相对浓度：* 蛛网膜下腔出血后伴有或不伴有迟发性脑缺血的患者，以及* 前循环大或中等血管闭塞所致缺血性卒中后伴有或不伴有坏死体积快速进展的患者。本研究旨在回答的主要问题是：血栓炎症标志物浓度随时间如何演变，以及患者之间有何差异？研究人员将比较蛛网膜下腔出血后伴有或不伴有迟发性脑缺血的患者，以及前循环大或中等血管闭塞所致缺血性卒中后伴有或不伴有坏死体积快速进展的患者，以确定血栓炎症标志物浓度及其随时间演变是否存在差异。参与者将在五个不同时间点接受血液采样。
此外，参与者将在3个月的随访访问期间完成蒙特利尔认知评估（MoCA）问卷。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
