Semaglutide 研究中的影像数据

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Semaglutide 研究中的影像数据,涉及 2 型糖尿病与 BMI 大于 30 的人群

The Cleveland ClinicThe Cleveland Clinic
clinicaltrials
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医学影像Type 2 DiabetesBMI Greater Than 30
Imaging in Semaglutide Study

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Semaglutide 研究中的影像数据

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Semaglutide 研究中的影像数据,涉及 2 型糖尿病与 BMI 大于 30 的人群。源站描述指出,2 型糖尿病以胰岛素抵抗和代谢功能异常为特征,是最常见的代谢综合征疾病,超重是其主要风险因素,约 85% 的 2 型糖尿病患者超重或肥胖。每周一次皮下注射的 semaglutide(GLP-1 受体激动剂)与 tirzepatide(GIP/GLP-1 双受体激动剂)已获批用于治疗 2 型糖尿病及肥胖,并在改善血糖控制和减重方面显示出显著效果。该数据可用于相关代谢与影像研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:2 型糖尿病,BMI 大于 30。2 型糖尿病(T2D)以胰岛素抵抗和代谢功能异常为特征,是最常见的代谢综合征疾病(1)。体重过度增加是发生 T2D 的首要风险因素,其中 85% 的 T2D 患者超重或肥胖(2)。虽然通过饮食和运动进行体重管理是治疗的基础,但遗传和环境因素带来挑战(3)。近期,每周一次皮下注射的 semaglutide(一种胰高血糖素样肽-1 受体激动剂,GLP-1RA)和 tirzepatide(一种胃抑制肽/胰高血糖素样肽-1 双受体激动剂,GIP/GLP-1RA)已获批用于治疗 T2D 以及肥胖(4,5)。它们在改善超重或肥胖并伴有或不伴有……的个体的血糖控制和减重方面显示出显著疗效。

【主题与分类】

主题标签:Type 2 Diabetes、BMI Greater Than 30。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07695454

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07695454

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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:2型糖尿病,BMI大于30。2型糖尿病(T2D)以胰岛素抵抗和代谢功能异常为特征,是最常见的代谢综合征疾病(1)。体重过度增加是发生T2D的首要风险因素,其中85%的T2D患者超重或肥胖(2)。虽然通过饮食和运动进行体重管理是治疗的基础,但遗传和环境因素带来了挑战(3)。近年来,每周一次皮下注射的司美格鲁肽——一种胰高血糖素样肽-1受体激动剂(GLP-1RA)——以及替尔泊肽——一种胃抑制肽/胰高血糖素样肽-1双受体激动剂(GIP/GLP-1RA)——已获批用于治疗T2D及肥胖症(4, 5)。它们在伴或不伴T2D的超重或肥胖个体中,均显示出改善血糖控制和减轻体重的显著疗效(6)。然而,如既往临床研究所示,这些药物相关的显著体重减轻不仅与体脂量减少有关,还与身体瘦体重的丢失有关(7)。

确实,这引起了老年人对发展肌肉减少性肥胖的关注,这是一种医学状况,定义为同时存在肌肉减少症(肌肉丢失)和肥胖,与较差的发病率和死亡率相关(7, 8)。然而,目前尚不清楚体脂和瘦体重的显著减少是否直接与骨骼肌体积、力量、质量和代谢功能的变化有关。本提案旨在通过评估semaglutide治疗对2型糖尿病和肥胖个体骨骼肌代谢功能的纵向效应来填补这一空白。该研究将评估接受semaglutide治疗的2型糖尿病和肥胖患者的骨骼肌力量,并利用MRI和磷-31磁共振波谱(31P-MRS)来评估与肌肉线粒体相关的骨骼肌体积、质量和代谢功能的变化。

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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