评估肝脏剪切波量化检测仪脾脏硬度值诊断食管静脉曲张有效性的临床试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性肝病患者食管静脉曲张的无创诊断评估。源站描述指出,肝硬化患者食管静脉曲张患病率约50%-60%,静脉曲张出血年发生率约5%-15%,首次出血后6周内再出血率可达30%-40%,出血相关6周死亡率高达10%-20%

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clinicaltrials
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其他分类Chronic Liver DiseasesSpleen StiffnessEsophageal VaricesDiagnostic Performance Study
Clinical Trial to Evaluate the Effectiveness of Liver Shear Wave Quantization Detector Spleen Stiffness Value in the Diagnosis of Esophageal Varices

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

评估肝脏剪切波量化检测仪脾脏硬度值诊断食管静脉曲张有效性的临床试验

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性肝病患者食管静脉曲张的无创诊断评估。源站描述指出,肝硬化患者食管静脉曲张患病率约50%-60%,静脉曲张出血年发生率约5%-15%,首次出血后6周内再出血率可达30%-40%,出血相关6周死亡率高达10%-20%。临床以食管胃十二指肠镜为诊断和分级金标准,但其属侵入性检查,存在相关并发症与费用较高等应用局限。数据可用于评估肝脏剪切波量化检测仪所测脾脏硬度值对食管静脉曲张的诊断性能研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:慢性肝病、脾脏硬度、食管静脉曲张、诊断性能研究。食管静脉曲张出血是慢性肝病(CLD)严重且危及生命的并发症之一。研究表明,肝硬化患者食管静脉曲张(EV)的患病率约为50%-60%。这些患者静脉曲张出血的年发生率约为5%-15%,首次出血后6周内再出血率可达30%-40%。静脉曲张出血相关的6周死亡率高达10%-20%,严重威胁肝病患者的生命安全。临床上,食管胃十二指肠镜(EGD)是食管静脉曲张诊断和分级的金标准。然而,EGD是一种侵入性检查,存在相关并发症和费用较高等一定的应用局限性,这l

【主题与分类】

主题标签:Chronic Liver Diseases、Spleen Stiffness、Esophageal Varices、Diagnostic Performance Study。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07753577

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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:慢性肝病、脾脏硬度、食管静脉曲张、诊断性能研究。食管静脉曲张破裂出血是慢性肝病(CLD)严重且危及生命的并发症之一。研究表明,肝硬化患者食管静脉曲张(EV)的患病率约为50%-60%。这些患者静脉曲张破裂出血的年发生率约为5%-15%,首次出血后6周内再出血率可达30%-40%。与静脉曲张破裂出血相关的6周死亡率高达10%-20%,严重威胁肝病患者的生命安全。临床上,食管胃十二指肠镜(EGD)是诊断和分级食管静脉曲张的金标准。然而,EGD是一种侵入性检查,存在相关并发症和费用较高等一定的应用局限性,限制了该技术的推广和应用。因此,迫切需要一种准确、便捷、无创的食管静脉曲张检测方法。

为解决这一临床痛点,Baveno VII指南指出,基于振动控制瞬时弹性成像(TE)的脾脏硬度测量(SSM)可作为预测食管静脉曲张(EV)的无创标志物。多项研究表明,通过TE测量的SSM在食管静脉曲张的发生和严重程度方面具有良好的诊断性能。一项纳入191例肝病患者的研究显示,有静脉曲张患者的脾脏硬度显著高于无静脉曲张患者(63.69 vs 47.78 kPa,P<0.0001),SSM诊断EV的AUC为0.74。另一项纳入260例慢性肝病患者的研究中,SSM诊断EV的AUC为0.728(95% CI:0.665-0.791),诊断高风险静脉曲张(HRV)的AUC为0.780(95% CI:0.714-0.846)。上述结果表明,SSM在EV预测中具有良好的临床价值。Pro9000X是一款基于振动控制TE的肝功能剪切波量化检测仪,由无锡海斯凯尔医学技术有限公司研发

数据加载示例(图像类)

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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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