低强度激光治疗自身免疫性甲状腺炎数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕低强度激光治疗(LLLT)用于自身免疫性甲状腺炎(慢性自身免疫性甲状腺炎,TCA)的研究

University of Sao Paulo General HospitalUniversity of Sao Paulo General Hospital
clinicaltrials
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医学影像Autoimmune Thyroiditis
Low Level Laser Therapy for Autoimmune Thyroiditis

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

低强度激光治疗自身免疫性甲状腺炎数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕低强度激光治疗(LLLT)用于自身免疫性甲状腺炎(慢性自身免疫性甲状腺炎,TCA)的研究。源站描述了一项2006年3月至2009年3月开展的随机、安慰剂对照试验(NCT01129492),纳入43例经超声检查无结节的TCA所致甲状腺功能减退患者,其中23例接受LLLT、20例接受安慰剂。LLLT在改善甲状腺超声回声、体积及血管化模式方面有效,并改善甲状腺功能、降低血清甲状腺过氧化物酶抗体(TPOAb)。数据可用于甲状腺炎治疗相关研究参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Autoimmune Thyroiditis。引言:慢性自身免疫性甲状腺炎(TCA)是获得性甲状腺功能减退的主要原因,需要持续使用左甲状腺素(LT4)治疗。一项随机、安慰剂对照试验纳入43例由TCA引起甲状腺功能减退且超声检查(US)无结节的患者,于2006年3月至2009年3月开展(NCT01129492)。其中23例接受低强度激光治疗(LLLT),20例接受安慰剂。LLLT在改善超声下甲状腺回声、体积及血管化模式方面有效。甲状腺功能也有改善,血清甲状腺过氧化物酶抗体(TPOAb)降低。尽管结果显示出前景,且LLLT在许多研究模型中已显示安全,但LLLT对甲状腺实质的长期作用尚不清楚。因此,本研究的目的是

【主题与分类】

主题标签:Autoimmune Thyroiditis。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02240563

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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:自身免疫性甲状腺炎。引言:慢性自身免疫性甲状腺炎(TCA)是获得性甲状腺功能减退症的主要原因,需要持续使用左甲状腺素(LT4)治疗。一项随机、安慰剂对照试验纳入了43例由TCA引起甲状腺功能减退且超声检查(US)未发现结节的患者,试验于2006年3月至2009年3月进行(NCT01129492)。其中,23例接受低强度激光治疗(LLLT),20例接受安慰剂。LLLT可有效改善超声下甲状腺的回声性、体积及血管化模式。甲状腺功能亦有改善,血清甲状腺过氧化物酶抗体(TPOAb)降低。尽管结果显示出良好前景,且LLLT在多个研究模型中已证明是安全的,但LLLT对甲状腺实质的长期作用尚不清楚。因此,本研究旨在临床试验干预六年后进行生化检测和甲状腺超声,以评估左甲状腺素剂量、血清自身抗体水平,尤其是腺体中结节的频率和性质,然后比较LLLT组与安慰剂组之间的这些变量。

方法:本研究将纳入六年前参与试验的受试者。将评估这些患者的左甲状腺素剂量及血清促甲状腺激素(TSH)、T3、T4、游离T4、TPOAb和抗甲状腺球蛋白抗体(TgAb)水平。甲状腺超声将评估腺体质地(特别注意识别结节)、回声性、体积以及血供情况。将探查超声结节特征,如尺寸、形状、边缘、包膜外侵犯、回声性、质地、低回声晕、钙化、内部内容物、血管化模式及阻力指数。还将检查区域淋巴结及其他特征。超声检查将仅由一名检查者完成,该检查者对先前实施的干预(LILT或安慰剂)设盲。相同的检查

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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