抗磷脂综合征患者颅内狭窄的患病率与病因

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05583305

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数据说明

条件：抗磷脂综合征，狭窄，颅内狭窄。在拟议的横断面研究中，我们旨在确定颅内狭窄的患病率，并探讨抗磷脂综合征患者的神经影像学发现与免疫学及临床特征之间的相关性。通过审查专科门诊的临床和实验室信息、电子病历和/或通过临床数据分析与报告系统（CDARS），研究人员将识别并现场招募符合修订版札幌标准、当前年龄≥18岁、并在威尔士亲王医院接受治疗的抗磷脂综合征患者。随后，研究人员将为符合条件的患者安排研究门诊访问。在获得知情同意后，患者将接受认知评估（香港版蒙特利尔认知评估（HK-MoCA））、血压、脉搏、体重指数测量、尿液分析以及脑部对比增强MRI（见下文影像学评估）。

人口学数据（年龄、性别、吸烟、饮酒、行走状态）、合并症（并发自身免疫性疾病及其器官受累情况、灾难性APS病史、高血压、高脂血症、糖尿病、充血性心力衰竭、既往动脉或静脉血栓栓塞的次数和类型）、实验室参数（全血细胞计数、肝肾功能检查、C反应蛋白、红细胞沉降率、超敏C反应蛋白、纤溶酶原激活物抑制剂-1、神经丝轻链、自身免疫标志物滴度，包括抗核抗体、可提取核抗原抗体、aPLs、类风湿因子、抗环瓜氨酸肽抗体等）、合并用药（阿司匹林、华法林、直接口服抗凝药、降压药、他汀类药物、类固醇、免疫抑制剂等）。在另一项正在进行的前瞻性脑健康纵向研究中，该研究纳入了无卒中和痴呆的参与者（CREC参考编号：2018.148），研究者将识别

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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