经胸超声鉴别胸腔积液的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦胸腔积液患者中经胸超声(TUS)鉴别漏出液与渗出液的诊断价值评估

Assiut UniversityAssiut University
clinicaltrials
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医学影像分类Pleural EffusionTransudative Pleural EffusionExudative Pleural Effusion
Evaluation of Transthoracic Ultrasonography in Differentiating Pleural Effusions

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-02

资源简介

经胸超声鉴别胸腔积液的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦胸腔积液患者中经胸超声(TUS)鉴别漏出液与渗出液的诊断价值评估。源站描述指出,Light's criteria 需行有创胸腔穿刺,且在使用利尿剂的患者中可将多达 25% 的漏出液误判为渗出液,因此需要确立 TUS 等无创影像手段的诊断价值。所有入组参与者将接受系统临床评估及三项主要诊断评估。数据可用于胸腔积液无创分类与诊断效能研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胸腔积液、漏出性胸腔积液、渗出性胸腔积液。胸腔积液是一种高度流行的胸膜腔疾病,其临床检查的基本步骤是确定液体是漏出液还是渗出液。该分类的标准生化工具是 Light's criteria,其需要侵入性胸腔穿刺。鉴于胸腔穿刺的操作风险,以及 Light's criteria 在使用利尿剂治疗的患者中可将多达 25% 的漏出液误分类为渗出液,有必要确立胸部超声(TUS)等无创影像学方式的诊断价值。所有入组参与者将接受系统的临床评估和三项主要诊断评估:1. 临床评估:* 参与者将接受完整的病史评估(评估症状、持续时间及潜在

【主题与分类】

主题标签:Pleural Effusion、Transudative Pleural Effusion、Exudative Pleural Effusion。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07513909

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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:胸腔积液、漏出性胸腔积液、渗出性胸腔积液。胸腔积液是一种高度流行的胸膜腔疾病,其临床检查的基本步骤是确定液体是漏出液还是渗出液。用于此分类的标准生化工具是Light标准,该标准需要进行有创的胸腔穿刺。鉴于胸腔穿刺的操作风险,以及Light标准在接受利尿剂治疗的患者中可能将高达25%的漏出液误分类为渗出液,有必要确立胸部超声(TUS)等无创成像方式的诊断价值。所有入组参与者将接受系统的临床评估和三项主要诊断评估:1. 临床评估:* 参与者将接受完整的病史评估(评估症状、持续时间及潜在合并症)和体格检查。* 将采集基线血液检查,包括全血细胞计数(CBC)、肝肾功能检查、血清白蛋白、血清LDH、血清总蛋白、血清葡萄糖和C反应蛋白(CRP)。2.

胸部超声(TUS):* 成像将使用配备低频凸阵探头(3.5-5 MHz)用于深部评估和高频线阵探头(7.5-12 MHz)用于近场评估的高分辨率B型超声仪进行。* 患者将以坐位或半卧位接受检查。* 评估的超声参数包括胸腔积液的回声特性(无回声、均匀回声、复杂性无分隔、复杂性分隔、高回声)、分隔的存在及数量、胸膜增厚、表面不规则性以及液体量估算。3. 参考标准(胸腔穿刺):* 诊断性胸腔穿刺将在超声引导下采用标准无菌技术进行。* 胸腔积液将分析总蛋白、LDH、葡萄糖、白蛋白和细胞计数(如临床需要,另加微生物学或细胞学检查)。* 同时血清蛋白

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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