FibroTouch筛查2型糖尿病合并NAFLD患者晚期肝纤维化

该数据集来自clinicaltrials.gov,为多中心、前瞻性、观察性队列研究,计划纳入10000例2型糖尿病患者,使用FibroTouch筛查NAFLD、NASH肝硬化及晚期肝纤维化

Nanfang Hospital, Southern Medical UniversityNanfang Hospital, Southern Medical University
clinicaltrials
浏览 7
其他预测Type 2 Diabetes MellitusNonalcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD)
Screening With FibroTouch for Advanced Liver Fibrosis in NAFLD Patients With Underlying Type 2 Diabetes

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-19

资源简介

FibroTouch筛查2型糖尿病合并NAFLD患者晚期肝纤维化

该数据集来自clinicaltrials.gov,为多中心、前瞻性、观察性队列研究,计划纳入10000例2型糖尿病患者,使用FibroTouch筛查NAFLD、NASH肝硬化及晚期肝纤维化。在临床实践中接受肝活检的患者中,比较FibroTouch结果与肝活检病理结果,评估FibroTouch在糖尿病患者中诊断NAFLD、NASH肝硬化及晚期肝纤维化的临床价值。研究将计算2型糖尿病患者中NAFLD、NASH肝硬化及晚期肝纤维化的发病率并分析危险因素,对所有患者随访5年(无肝硬化者每年一次,肝硬化者每年两次)以观察终点事件(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:2型糖尿病、非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)。本研究是一项多中心、前瞻性、观察性队列研究。我们计划纳入10,000名2型糖尿病患者,并使用FibroTouch筛查这些患者的NAFLD、NASH肝硬化和晚期纤维化。在临床实践中经历过肝活检的患者组中,我们比较他们的FibroTouch结果和肝活检病理结果,以评估FibroTouch在诊断糖尿病患者NAFLD、NASH肝硬化和晚期纤维化中的临床价值。我们将计算2型糖尿病患者中NAFLD、NASH肝硬化和晚期纤维化的发病率并分析危险因素。所有患者将随访5年(无肝硬化患者每年一次,肝硬化患者每年两次),以观察终点事件。本研究将探索si

【主题与分类】

主题标签:Type 2 Diabetes Mellitus、Nonalcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD)。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03525769

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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:2型糖尿病、非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)。本研究为多中心、前瞻性、观察性队列研究。我们计划纳入10,000例2型糖尿病患者,并使用FibroTouch对这些患者进行NAFLD、NASH肝硬化及进展性肝纤维化的筛查。在临床实践中接受肝活检的患者组中,我们比较其FibroTouch结果与肝活检病理结果,以评估FibroTouch在诊断糖尿病患者NAFLD、NASH肝硬化及进展性肝纤维化中的临床价值。我们将计算2型糖尿病患者中NAFLD、NASH肝硬化及进展性肝纤维化的发病率并分析其危险因素。所有患者将随访5年(无肝硬化患者每年一次,肝硬化患者每年两次),以观察终点事件。本研究将探讨FibroTouch结果及其他临床指标在评估糖尿病合并NAFLD患者长期预后中的意义。

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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