自体脂肪移植治疗严重肢体缺血

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 ADIPOCLI 试验,评估自体脂肪来源基质/干细胞(ASCs)局部给药治疗严重肢体缺血(CLI)所致疼痛与溃疡的安全性、可行性和潜在疗效

Fondazione IRCCS Ca' Granda, Ospedale Maggiore PoliclinicoFondazione IRCCS Ca' Granda, Ospedale Maggiore Policlinico
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其他回归Critical Limb IschemiaPeripheral Arterial Disease - PADIschemic UlcerIschemic FeetDiabetic FootScleroderma, SystemicThrombo Angiitis ObliteransIschemic Leg
Autologous Fat Grafting in the Treatment of Critical Limb Ischaemia

基本信息

模态
其他
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

自体脂肪移植治疗严重肢体缺血

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 ADIPOCLI 试验,评估自体脂肪来源基质/干细胞(ASCs)局部给药治疗严重肢体缺血(CLI)所致疼痛与溃疡的安全性、可行性和潜在疗效。覆盖严重肢体缺血、外周动脉疾病、缺血性溃疡、缺血性足、糖尿病足、系统性硬皮病、血栓闭塞性脉管炎及缺血性腿部等情形。数据可用于研究不适合血运重建患者的疼痛缓解与临床指标变化,并为后续更大规模、更长随访的疗效研究提供依据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:严重肢体缺血、外周动脉疾病 - PAD、缺血性溃疡、缺血性足、糖尿病足、系统性硬皮病、血栓闭塞性脉管炎、缺血性腿部。ADIPOCLI 试验是一项介入性单中心试验,研究者将评估局部给予自体脂肪来源基质/干(ASCs)细胞作为严重肢体缺血(CLI)所致疼痛和溃疡治疗的安全性、可行性和潜在疗效。如果结果证实安全性、可行性并显示干预在临床参数方面具有潜在有益效果,将启动一项更大规模、随访更长的临床研究,聚焦于疗效。本临床试验的目的是评估胫骨周围区域接种 ASCs 的疗效和安全性,从而显著减轻不适合血运重建的 CLI 患者的疼痛。自体脂肪 g

【主题与分类】

主题标签:Critical Limb Ischemia、Peripheral Arterial Disease - PAD、Ischemic Ulcer、Ischemic Feet、Diabetic Foot、Scleroderma, Systemic、Thrombo Angiitis Obliterans、Ischemic Leg。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04746599

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:严重肢体缺血、外周动脉疾病 - PAD、缺血性溃疡、缺血性足、糖尿病足、系统性硬化症、血栓闭塞性脉管炎、缺血性腿。ADIPOCLI试验是一项介入性单中心试验,研究人员将评估局部注射自体脂肪源性基质/干细胞(ASCs)作为治疗严重肢体缺血引起的疼痛和溃疡的安全性、可行性和潜在疗效。如果结果证实了干预的安全性、可行性,并显示出在临床参数方面的潜在有益效果,将启动一项更大规模、随访时间更长的临床研究,重点关注疗效。本临床试验的目的是评估在胫骨周围区域接种ASCs的疗效和安全性,从而显著减轻不适合血管重建的严重肢体缺血患者的疼痛。自体脂肪移植广泛应用于重建和美容手术中的软组织增容和替换,提供了一种生物相容、自然且经济的方法。

值得注意的是,近期报道已确认脂肪组织是体内含有最高比例成体干细胞的组织。这些脂肪源性干细胞(ADSCs)能够进行多向分化,并且可能对治疗溃疡的手术目的至关重要,因为它们对内皮具有强大的再生效应和免疫调节特性。脂肪源性基质/干细胞(ASCs)被认为是多能干细胞的颇具吸引力的替代选择,其特性与骨髓间充质干细胞(BMMSCs)相似。与后者相比,ASCs具有多项优势,包括易于分离、供体发病率较低、相对丰富以及扩增迅速。已初步尝试使用ASC细胞疗法来诱导某些动物模型和人类疾病中由外周血管疾病引起的溃疡愈合。自体脂肪组织胫骨周围接种的益处包括减轻缺血性疼痛、改善皮肤和肌肉灌注、暂停重大截肢干预以及使存在的营养性病变愈合。该结果

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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