慢性肠系膜缺血患者的肠道缺血生物标志物
该数据集来自 clinicaltrials.gov,涉及慢性肠系膜缺血、正中弓状韧带综合征、克罗恩病和胆石症患者。源站描述指出,慢性肠系膜缺血和正中弓状韧带综合征患者常出现餐后腹痛、进食模式改变和体重减轻,这些症状与许多更常见的疾病重叠,导致诊断常为排除性诊断;迄今尚无足够敏感性和特异性的肠道缺血生

基本信息
资源简介
慢性肠系膜缺血患者的肠道缺血生物标志物
该数据集来自 clinicaltrials.gov,涉及慢性肠系膜缺血、正中弓状韧带综合征、克罗恩病和胆石症患者。源站描述指出,慢性肠系膜缺血和正中弓状韧带综合征患者常出现餐后腹痛、进食模式改变和体重减轻,这些症状与许多更常见的疾病重叠,导致诊断常为排除性诊断;迄今尚无足够敏感性和特异性的肠道缺血生物标志物用于常规临床。既往研究显示,动脉粥样硬化所致慢性肠系膜缺血患者和正中弓状韧带综合征患者的血浆 Alpha GST 水平升高,分别为 7.8 ng/mL 和 8.4 ng/mL,且在手术改善肠道循环后该指标下降或恢复正常。该数据可用于探索肠道缺血生物标志物的诊断价值(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:慢性肠系膜缺血、正中弓状韧带综合征、克罗恩病、胆石症。慢性肠系膜缺血(CMI)和正中弓状韧带综合征(MALS)患者通常主诉餐后腹痛、进食模式改变和体重减轻。这些症状常与许多其他更常见的疾病共有。因此,CMI、尤其是 MALS 的诊断常为排除性诊断。迄今为止,尚未鉴定出具有足够敏感性和特异性、可用于常规临床的肠道缺血生物标志物。在一项既往研究中,由动脉粥样硬化所致 CMI 患者和 MALS 患者的血浆 Alpha 谷胱甘肽 S 转移酶(Alpha GST)水平升高(分别为 7.8 ng/mL 和 8.4 ng/mL)。已证实,在 CMI 和 MALS 患者中,手术改善肠道循环后升高的血浆 Alpha GST 水平会下降或恢复正常,与……相比
【主题与分类】
主题标签:Chronic Mesenteric Ischemia、Median Arcuate Ligament Syndrome、Crohn Disease、Cholelithiasis。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06468774
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06468774
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病情况:慢性肠系膜缺血、正中弓状韧带综合征、克罗恩病、胆石症。慢性肠系膜缺血(CMI)和正中弓状韧带综合征(MALS)患者通常主诉餐后腹痛、进食模式改变及体重下降。这些症状常与许多其他更常见的疾病共有。因此,CMI尤其是MALS的诊断往往是一种排除性诊断。迄今为止,尚未发现具有足够敏感性和特异性、可用于常规临床应用的肠缺血生物标志物。在先前的一项研究中,由动脉粥样硬化所致的CMI患者以及MALS患者的血浆α谷胱甘肽S转移酶(αGST)水平升高(分别为7.8 ng/mL和8.4 ng/mL)。已证实,与健康个体(3.3 ng/mL)相比,CMI和MALS患者在通过手术改善肠道循环后,升高的血浆αGST水平会下降或恢复正常。然而,该研究的检验效能不足,且未纳入与CMI和MALS患者具有相似临床症状的对照组。
本研究将比较CMI患者(n=30)和MALS患者(n=30)与1-克罗恩病(n=30)、2-胆石病(n=30)以及年龄匹配的健康个体(n=60)的血浆Alpha GST水平。经CTA和双功能超声诊断为CMI和MALS并计划接受血管内治疗(PTA或支架)或开放手术(肠系膜旁路)治疗的患者将纳入本研究。双功能超声将用于排除对照组个体中的CMI和MALS。纳入研究后,将采集静脉血样以排除肾功能衰竭和肝脏疾病。血样将在3个月内重复采集。血样将被离心并储存于-70度,直至采用ELISA技术分批分析。对照组参与者在纳入研究时及三个月后再次接受双功能超声检查。在患者组,即CMI和MALS组中,静脉血样将在术前和3个月
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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