Sonic Incytes Liver Incytes 系统:肝纤维化与脂肪变性与 MRE 及 MRI PDFF 的评估

Liver Incytes 利用超声的低成本与便携性实现肝脏全可视化,采用可调多频技术生成体积弹性图,基于 Shear Wave Absolute Vibro-Elastography (S-WAVE) 方法

Sonic IncytesSonic Incytes
clinicaltrials
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医学影像回归Non-Alcoholic Steatohepatitis (NASH)Liver FibrosesLiver Steatoses
The Sonic Incytes Liver Incytes System, Evaluation of Liver Fibrosis and Steatosis Versus MRE and MRI PDFF

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Sonic Incytes Liver Incytes 系统:肝纤维化与脂肪变性与 MRE 及 MRI PDFF 的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 Sonic Incytes Liver Incytes 系统展开,用于评估肝纤维化与肝脂肪变性。研究覆盖 Non-Alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD)、Non-Alcoholic Steatohepatitis (NASH)、肝纤维化与肝脂肪变性人群。Liver Incytes 利用超声的低成本与便携性实现肝脏全可视化,采用可调多频技术生成体积弹性图,基于 Shear Wave Absolute Vibro-Elastography (S-WAVE) 方法。主要目标是确定 Liver Incytes 弹性结果与 MR Elastograp。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Non-Alcoholic Fatty Liver Disease (NAFLD)、Non-Alcoholic Steatohepatitis (NASH)、肝纤维化、肝脂肪变性。Liver Incytes 系统借助超声的低成本与便携性,实现肝脏的完整可视化。它是一种可调多频技术,可将器官的大面积区域显示为体积弹性图。该设备采用 Shear Wave Absolute Vibro-Elastography (S-WAVE) 方法。本研究的主要目标是确定 Liver Incytes 的弹性结果与 MR Elastography 结果之间的关系。除硬度测量外,还将评估 Liver Incytes 衰减测量与 MR-PDFF 之间的关系。作为次要目标,将评估 Liver Incytes 以 MRE 为标准(除非有活检可用)正确对患者进行分期的能力,特别关注其能力

【主题与分类】

主题标签:Non-Alcoholic Steatohepatitis (NASH)、Liver Fibroses、Liver Steatoses。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04682600

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数据说明

疾病:非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)、非酒精性脂肪性肝炎(NASH)、肝纤维化、肝脂肪变性。Liver Incytes系统借助超声的低成本和便携性,实现对肝脏的全面可视化。它是一种可调节的多频技术,能够以体积弹性图的形式显示器官的大面积区域。该设备采用剪切波绝对振动弹性成像(S-WAVE)方法。本研究的主要目的是确定Liver Incytes的弹性结果与MR弹性成像结果之间的关系。除硬度测量外,还将评估Liver Incytes衰减测量值与MR-PDFF之间的关系。作为次要目标,评估Liver Incytes以MRE为标准(除非有活检可用)正确对患者进行分期的能力,特别关注其测量轻度及晚期纤维化的能力。除性能目标外,还将评估该设备的安全性、耐受性和可用性。

这是一项前瞻性、开放标签、验证性研究,旨在将Liver Incytes系统与MR结果(作为金标准)在肝病或疑似肝病患者中进行比较。本研究预计纳入约100名受试者,将在加拿大和美国的临床中心开展。研究参与者应主要分布于4个纤维化分期,其次考虑3个脂肪变性分期。本研究包括:筛选期(最长28天)和数据收集期。本研究不设安全性随访访视。* 筛选期(-28天至影像学检查(Fibroscan、Liver Incytes、MRE)前):在筛选阶段,参与者将在接受用于确定研究资格的程序前提供书面知情同意。* 数据收集期(持续时间可变):研究参与者将在第1天参加一次研究访视,并可在初次/第1天访视后28天内参加一次可选访视。研究参与的总持续时间将有所不同,约为

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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