非酒精性脂肪性肝病患者的内镜超声剪切波弹性成像

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)、非酒精性脂肪性肝炎(NASH)及肥胖患者,采用内镜超声剪切波弹性成像评估肝脏硬度

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clinicaltrials
浏览 17
医学影像预测Non-Alcoholic Fatty Liver DiseaseNon-alcoholic SteatohepatitisObesity
Endoscopic Ultrasound Shear Wave Elastography in Patients With Non-alcoholic 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

非酒精性脂肪性肝病患者的内镜超声剪切波弹性成像

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)、非酒精性脂肪性肝炎(NASH)及肥胖患者,采用内镜超声剪切波弹性成像评估肝脏硬度。源站描述指出,NAFLD 可进展为 NASH,并加速向晚期纤维化和肝硬化发展,早期识别疑似患者及早期纤维化对临床管理至关重要,而肝活检作为金标准存在成本高、采样误差和操作并发症风险。弹性成像作为无创影像手段,可提供组织弹性信息,常用于测量肝硬度以关联纤维化程度(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:非酒精性脂肪性肝病、非酒精性脂肪性肝炎、肥胖。简介:非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)是全球最普遍的慢性肝病。NAFLD 随时间可进展为更严重的形式,即非酒精性脂肪性肝炎(NASH),其与进展为晚期纤维化和肝硬化的速度加快相关。识别疑似 NAFLD/NASH 患者及早期纤维化对于及时进行减重临床管理和优化代谢紊乱以逆转纤维化至关重要,但肝活检的金标准可能因高成本、采样误差和操作并发症风险而不切实际。弹性成像是一种无创成像方式,可提供组织弹性信息,常被用于测量肝脏硬度以关联纤维化严重程度。

【主题与分类】

主题标签:Non-Alcoholic Fatty Liver Disease、Non-alcoholic Steatohepatitis、Obesity。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05728697

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    • 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

疾病:非酒精性脂肪性肝病、非酒精性脂肪性肝炎、肥胖。引言:非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)是全球最常见的慢性肝脏疾病。随着时间推移,NAFLD可进展为更严重的形式——非酒精性脂肪性肝炎(NASH),这与向晚期纤维化和肝硬化进展速度加快相关。识别疑似NAFLD/NASH及早期纤维化患者对于及时进行临床管理至关重要,包括减重和优化代谢紊乱以逆转纤维化,但肝活检的金标准由于高成本、采样误差风险及操作并发症可能并不实用。弹性成像是一种非侵入性成像方式,可提供组织弹性信息,常被用于测量肝脏硬度,以反映纤维化严重程度(F0-4)。鉴于其非侵入性及在普通人群中改善的成本效益,弹性成像已被誉为肝活检的有前景的替代方法。

目前存在多种弹性成像技术,包括Fibroscan、磁共振弹性成像(MRE)和剪切波弹性成像(SWE)。遗憾的是,尽管MRE具有高灵敏度和高特异度,但将其常规用于NAFLD/NASH纤维化筛查在成本上可能令人望而却步。Fibroscan和SWE更具成本效益,并且通常通过经腹探头对NAFLD/NASH患者进行肝纤维化筛查,但其准确性在肥胖患者中可能受到影响。对于肥胖患者,内镜超声(EUS)弹性成像方法可能比经腹方法具有若干技术优势,因为EUS-SWE能够在薄于1厘米的胃壁或十二指肠壁下观察肝实质,而经腹方法则不同,其图像质量可能受到厚腹壁的影响。然而,EUS-SWE的主要缺点在于,它是一项相当新的技术,尚未像VCTE那样针对不同纤维化分级建立明确的硬度截断值,而VCTE的纤维

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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