脐带间充质干细胞联合早期Kasai手术治疗胆道闭锁的临床结局

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕胆道闭锁婴儿在90日龄前接受Kasai手术时联合脐带来源间充质干细胞(UC-MSC)治疗的临床结局

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医学影像预测Biliary AtresiaKasai PortoenterostomyMesenchymal Stem Cell TransplantationLiver Function DisordersLiver FibrosisSurvival Rate
Clinical Outcomes of Early Kasai Surgery With Umbilical Cord MSCs in Biliary Atresia

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

脐带间充质干细胞联合早期Kasai手术治疗胆道闭锁的临床结局

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕胆道闭锁婴儿在90日龄前接受Kasai手术时联合脐带来源间充质干细胞(UC-MSC)治疗的临床结局。数据覆盖肝功能指标(胆红素、白蛋白、肝酶、凝血功能)、并发症(贫血、腹水、黄疸)、PELD评分及总体生存率等,并设置2025-2027年UC-MSC治疗组与既往单纯Kasai手术的历史对照组。可用于评估UC-MSC疗法对肝功能改善、并发症减少和生存获益的预测与比较研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胆道闭锁、Kasai肝门空肠吻合术、间充质干细胞移植、肝功能紊乱、肝纤维化、生存率。这项带有历史对照的临床试验旨在评估脐带来源间充质干细胞(UC-MSC)治疗能否改善90日龄前接受Kasai手术的胆道闭锁婴儿的临床结局。它旨在回答的主要问题是:UC-MSC治疗能否改善肝功能参数(胆红素、白蛋白、肝酶、凝血功能)?UC-MSC治疗能否减少贫血、腹水、黄疸等并发症并改善PELD评分?与单纯标准Kasai手术相比,UC-MSC治疗能否提高总体生存率?研究人员将把2025-2027年接受UC-MSC治疗的组与既往未接受UC-MSC而接受Kasai手术的历史对照组进行比较。

【主题与分类】

主题标签:Biliary Atresia、Kasai Portoenterostomy、Mesenchymal Stem Cell Transplantation、Liver Function Disorders、Liver Fibrosis、Survival Rate。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07011199

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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:胆道闭锁、Kasai肝门空肠吻合术、间充质干细胞移植、肝功能异常、肝纤维化、生存率。这项采用历史对照的临床试验旨在评估脐带来源间充质干细胞(UC-MSC)治疗能否改善90日龄前接受Kasai手术的胆道闭锁婴儿的临床结局。其主要研究问题包括:UC-MSC治疗能否改善肝功能指标(胆红素、白蛋白、肝酶、凝血功能)?UC-MSC治疗能否减少贫血、腹水、黄疸等并发症并改善PELD评分?与单纯标准Kasai手术相比,UC-MSC治疗能否提高总体生存率?研究者将把2025—2027年接受UC-MSC治疗的组别与既往未接受UC-MSC治疗而接受Kasai手术的历史对照组进行比较。受试者将:接受术前评估,包括实验室检查和影像学检查。接受Kasai手术,并术中经门静脉注射2000万个UC-MSC。

术后通过定期实验室检查、影像学检查(Fibroscan)和临床评估进行监测。随访潜在的严重不良事件和生存结局。

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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