婴儿先天性心脏缺陷治疗中的组织氧合监测数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕婴儿先天性心脏缺陷治疗过程中的组织氧合监测,涵盖急性肾损伤、脑缺氧缺血和肠系膜缺血等状况

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clinicaltrials
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其他预测Acute Kidney InjuryHypoxia-Ischemia, BrainMesenteric Ischemia
Tissue Oxygenation During Treatment of Infant Congenital Heart Defects

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

婴儿先天性心脏缺陷治疗中的组织氧合监测数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕婴儿先天性心脏缺陷治疗过程中的组织氧合监测,涵盖急性肾损伤、脑缺氧缺血和肠系膜缺血等状况。数据通过近红外光谱(NIRS)监测术中及术后组织氧饱和度,并记录 Mostcare 监测的血流动力学参数,包括心脏指数、体循环血管阻力指数、每搏量指数等,用于研究组织氧饱和度与术后并发症的相关性,可支持术后并发症预测等分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:急性肾损伤、脑缺氧缺血、肠系膜缺血。使用近红外光谱(NIRS)监测术中及术后组织氧饱和度,并研究其与术后并发症的相关性。术中血流动力学参数由 Mostcare(PRAM,Vygon Health,帕多瓦,意大利)监测,包括心脏指数、体循环血管阻力指数、每搏量指数、收缩期上升支最大斜率、心动周期效率。SrtO2 使用组织近红外光谱仪(FORE-SIGHT ELITE 组织血氧仪,CASMED,布兰福德,康涅狄格州,美国;现已被 Edwards Lifesciences 收购,尔湾,加利福尼亚州,美国)监测。将生物光子传感器放置在左侧胁部 T10-L2 水平以监测 SrtO2。组织血氧仪每 2 秒生成一个新的 SrtO2 数据。所有这些数据均从监测仪导出

【主题与分类】

主题标签:Acute Kidney Injury、Hypoxia-Ischemia, Brain、Mesenteric Ischemia。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03941015

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:急性肾损伤、缺氧缺血性脑病、肠系膜缺血。使用近红外光谱技术(NIRS)监测术中及术后组织氧饱和度,并探讨其与术后并发症的相关性。术中血流动力学参数采用Mostcare(PRAM,Vygon Health,意大利帕多瓦)监测,包括心脏指数、体循环血管阻力指数、每搏量指数、收缩期上升支最大斜率、心动周期效率。SrtO2采用组织近红外光谱仪(FORE-SIGHT ELITE组织血氧仪,CASMED,美国康涅狄格州布兰福德;现已被美国加利福尼亚州尔湾的爱德华生命科学公司收购)监测。将生物光子传感器置于左侧腹部T10-L2水平以监测SrtO2。组织血氧仪每2秒生成一个新的SrtO2数据。所有数据于手术结束时从监护仪导出。由于本研究为观察性研究,SrtO2数据仅用于研究目的,不用于临床决策。组织血氧仪的功能由手术室内专职研究人员进行检查。

若术中SrtO2测量数据缺失超过5分钟,则该婴儿被剔除出研究。基线SrtO2定义为麻醉诱导后且心脏指数≥2.5 L/min/m2期间连续5分钟测量值的中位数。肾脏去饱和定义为SrtO2测量值较基线值下降超过20%且持续超过60秒。来自NIRS及其他患者监护仪的电子数据流将被采集至研究计算机中。数据采集将于手术室麻醉诱导前开始。仅NIRS数值对临床使用设盲。用于测定缺血性组织损伤生物标志物的血液样本将按既定时间间隔采集。研究实施期间不会对临床实践作其他改动,且NIRS监测为无创性。主要

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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