铁过载对异基因造血干细胞移植长期存活者(≥10年)肝脏并发症发生率的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为单中心、非干预性队列研究,考察慢性铁过载是否影响异基因造血干细胞移植(allo HSCT)后至少10年的成人肝脏并发症发生率

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clinicaltrials
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医学影像预测Iron OverloadHemosiderosisLiver Diseases
Impact of Iron Overload on the Incidence of Liver Complications in Long-Term Survivors (≥10 Years) of Allogeneic Hematopoietic Stem-Cell Transplantation.

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

铁过载对异基因造血干细胞移植长期存活者(≥10年)肝脏并发症发生率的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为单中心、非干预性队列研究,考察慢性铁过载是否影响异基因造血干细胞移植(allo HSCT)后至少10年的成人肝脏并发症发生率。研究对象为2004年1月至2014年12月在Hôpital Saint Louis接受移植的约400-500名存活者,通过Promise数据库收集移植特征、既往铁过载治疗及历史肝脏事件,前瞻性访视包含实验室检查和FibroScan或剪切波弹性成像的无创肝硬度测量,主要目标是评估铁过载对肝脏并发症发生率的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Iron Overload, Hemosiderosis, Liver Diseases, Hematopoietic Stem Cell Transplantation (HSCT). 这项单中心、非干预性队列研究探讨慢性铁过载是否影响异基因造血干细胞移植(allo HSCT)后至少10年的成人肝脏并发症发生率。将评估2004年1月至2014年12月在Hôpital Saint Louis接受移植的约400-500名存活者。移植特征、既往铁过载治疗及历史肝脏事件将通过Promise数据库收集。同时,前瞻性访视将包括实验室检查组合以及通过FibroScan或剪切波弹性成像进行的无创肝硬度测量。该研究的主要目标是评估铁过载对患者肝脏并发症发生率的影响

【主题与分类】

主题标签:Iron Overload、Hemosiderosis、Liver Diseases。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07028112

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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:铁过载、含铁血黄素沉着症、肝脏疾病、造血干细胞移植(HSCT)。这项单中心、非干预性队列研究旨在探讨慢性铁过载是否会影响接受异基因造血干细胞移植(allo HSCT)后至少10年的成人肝脏并发症的发生率。将评估2004年1月至2014年12月期间在圣路易医院接受移植的约400-500名幸存者。将通过Promise数据库收集移植特征、既往铁过载治疗史和既往肝脏事件。同时,前瞻性访视将包括实验室检查和通过FibroScan或剪切波弹性成像进行的无创肝硬度测量。该研究的主要目的是评估铁过载对异基因造血干细胞移植后10年以上患者肝脏并发症发生率的影响。

次要目标包括描述肝脏并发症的谱系与发生频率,确定风险因素(包括移植物抗宿主病、预处理方案及合并症),并评估既往铁减少治疗(放血或螯合疗法)的长期有效性。研究结果将阐明,对长期异基因造血干细胞移植存活者进行铁过载监测与治疗能否预防晚期肝脏并发症。

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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