美国遗传性出血性毛细血管扩张症综合结局登记(CHORUS)

研究聚焦于 HHT 这一罕见遗传病,患者脑、脊柱、肺、肝、消化道、皮肤、鼻黏膜及口腔等器官可形成异常血管,进而引发急慢性出血、卒中、心力衰竭乃至死亡

Cure HHTCure HHT
clinicaltrials
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表格预测Hereditary Hemorrhagic TelangiectasiaArteriovenous MalformationsTelangiectasiaEpistaxisGastroIntestinal BleedingCerebral Arteriovenous MalformationsVascular Malformation
Comprehensive HHT Outcomes Registry of the United States (CHORUS)

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

美国遗传性出血性毛细血管扩张症综合结局登记(CHORUS)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为美国遗传性出血性毛细血管扩张症(HHT)综合结局登记(CHORUS),由 HHT Foundation International, Inc.(Cure HHT)牵头开展。研究聚焦于 HHT 这一罕见遗传病,患者脑、脊柱、肺、肝、消化道、皮肤、鼻黏膜及口腔等器官可形成异常血管,进而引发急慢性出血、卒中、心力衰竭乃至死亡。数据覆盖儿童与成人,可用于研究 HHT 相关并发症与结局,支持预测与风险分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:遗传性出血性毛细血管扩张症、动静脉畸形、毛细血管扩张、鼻出血、消化道出血、脑动静脉畸形、血管畸形。美国遗传性出血性毛细血管扩张症综合结局登记(CHORUS)是由 HHT Foundation International, Inc.(“Cure HHT”)牵头的一项研究计划。该研究聚焦于遗传性出血性毛细血管扩张症(HHT),这是一种罕见的遗传性疾病,特征是在身体多个器官中形成异常血管,包括脑、脊柱、肺、肝、消化道、皮肤、鼻黏膜和口腔。HHT 的患病率估计为 1/5000,影响儿童和成人。这些异常血管可导致急性和慢性出血、卒中、心力衰竭和死亡。目前治疗主要限于管理并发症,而大约 9

【主题与分类】

主题标签:Hereditary Hemorrhagic Telangiectasia、Arteriovenous Malformations、Telangiectasia、Epistaxis、GastroIntestinal Bleeding、Cerebral Arteriovenous Malformations、Vascular Malformation。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06259292

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06259292

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

病症:遗传性出血性毛细血管扩张症、动静脉畸形、毛细血管扩张、鼻出血、胃肠道出血、脑动静脉畸形、血管畸形。美国遗传性出血性毛细血管扩张症综合结果登记处(CHORUS)是由国际HHT基金会(“治愈HHT”)领导的一项研究计划。该研究聚焦于遗传性出血性毛细血管扩张症(HHT),这是一种罕见的遗传性疾病,特征是在身体多个器官中形成异常血管,包括脑、脊柱、肺、肝、胃肠道、皮肤、鼻黏膜和口腔。HHT的患病率估计为1/5000,影响儿童和成人。这些异常血管可导致急性和慢性出血、中风、心力衰竭和死亡。目前的治疗主要局限于管理并发症,而大约90%的成人尽管接受了最佳的手术和药物治疗,仍有持续症状。随着近期与血管生成相关的药物开发,有望出现有效的新型疗法。

HHT自然病史登记对增进对这一罕见遗传病的理解和管理具有重要意义。本研究旨在更好地了解HHT、其引起的症状和并发症(“结局”),并了解该疾病如何影响人们的生活。研究者假设,HHT自然病史登记将增进我们对这一疾病的理解,改善患者管理,并最终有助于开发治疗该疾病的新疗法。研究者将与全美多家HHT卓越中心合作,建立全面的HHT患者登记库。该研究计划在10年内纳入约10,000名HHT患者。将回顾性和前瞻性地收集纵向数据,重点在于增进对这一罕见病的理解,加速开发新的诊断和治疗方案,并与照护HHT患者的临床医生协作,以识别并解决医疗体系中的缺口。

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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