植物甾醇补充对非酒精性脂肪肝患者肝功能与炎症状态的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕植物甾醇补充对非酒精性脂肪肝(NAFLD)患者肝功能与炎症状态的影响,收录一项随机、双盲、安慰剂对照、平行实验性试验的相关信息

University of JordanUniversity of Jordan
clinicaltrials
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医学影像预测NAFLDInsulin ResistanceMetabolic SyndromeObesityDiabetesNashDyslipidemias
Effects of Phytosterol Supplementation on Liver Function and Inflammatory Status in Patients With Nonalcoholic Fatty Liver Disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

植物甾醇补充对非酒精性脂肪肝患者肝功能与炎症状态的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕植物甾醇补充对非酒精性脂肪肝(NAFLD)患者肝功能与炎症状态的影响,收录一项随机、双盲、安慰剂对照、平行实验性试验的相关信息。研究对象为经肝脏超声诊断的 NAFLD 成年患者,计划从 Jordan University Hospital 胃肠病与肝病科招募 40 名年龄小于 70 岁的男女患者。数据覆盖 NAFLD、胰岛素抵抗、代谢综合征、肥胖、糖尿病、Nash、血脂异常等主题,可用于探索植物甾醇对 NAFLD 的治疗潜力及相关代谢与炎症结局的预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:NAFLD、胰岛素抵抗、代谢综合征、肥胖、糖尿病、Nash、血脂异常。将开展一项随机、双盲、安慰剂对照、平行实验性试验,以探索植物甾醇补充对 NAFLD 的治疗潜力。将从 Jordan University Hospital 胃肠病与肝病科招募 NAFLD 患者。四十名年龄小于 70 岁、经肝脏超声诊断为 NAFLD 且愿意参与的成年男女患者将被邀请加入该临床试验,并被告知他们可随时退出研究。参与者如有任何肝移植史、任何类型肝炎检测阳性、自身免疫性肝炎、饮酒、当前使用皮质类固醇或抗生素、快速体重减轻、心力衰竭、肾脏疾病,

【主题与分类】

主题标签:NAFLD、Insulin Resistance、Metabolic Syndrome、Obesity、Diabetes、Nash、Dyslipidemias。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/NCT06697977

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    • 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。

数据说明

条件:NAFLD、胰岛素抵抗、代谢综合征、肥胖、糖尿病、Nash、血脂异常。将开展一项随机、双盲、安慰剂对照、平行实验性试验,以探索植物甾醇补充对NAFLD的治疗潜力。将从约旦大学医院胃肠病和肝病科招募NAFLD患者。四十名成年患者,男女不限,年龄小于70岁,经肝脏超声诊断为NAFLD,且愿意参与者将被邀请加入临床试验,并被告知他们可随时退出研究。有以下任何情况的患者将被排除:有肝移植史、任何类型的肝炎检测呈阳性、自身免疫性肝炎、饮酒、当前使用皮质类固醇或抗生素、体重快速下降、心力衰竭、肾脏疾病、孕妇和哺乳期妇女、BMI高于40的患者,或非故意体重下降5%的患者,以及在研究三个月内服用其他补充剂的患者。

一位专科医生将对患者进行检查,确认诊断,并确保所有志愿者符合纳入标准。40名患者将使用randomization.com上的随机数字生成器随机分为两组:植物甾醇组(n=20),每日随餐服用2.0g口服植物甾醇粉末胶囊;对照组(n=20),每日服用2.0g安慰剂胶囊(微晶纤维素)。每项干预将持续两个月,实际干预阶段前将进行为期2周的导入期,在此期间要求参与者避免膳食中摄入高含量的甾烷醇和甾醇。在整个研究期间,患者将遵循其惯常饮食,但会被建议避免高脂肪食物,其体力活动也将受到监测,饮食habits和体力活动的数据将在基线(第0周)进行评估。

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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