脊柱椎间盘炎:一项回顾性观察研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为脊柱椎间盘炎(Spondylodiscitis),即一种累及椎体、椎间盘及椎旁组织的感染性病变,有时可波及脊髓

Azienda Ospedaliera SS. Antonio e Biagio e Cesare Arrigo di AlessandriaAzienda Ospedaliera SS. Antonio e Biagio e Cesare Arrigo di Alessandria
clinicaltrials
浏览 9
医学影像分类Spondylodiscitis
Spondylodiscitis: a Retrospective Observational Study.

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

脊柱椎间盘炎:一项回顾性观察研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为脊柱椎间盘炎(Spondylodiscitis),即一种累及椎体、椎间盘及椎旁组织的感染性病变,有时可波及脊髓。病因以细菌为主,主要病原体包括金黄色葡萄球菌、链球菌、肠杆菌科及其他革兰阴性杆菌。诊断依赖 CT 与增强 MRI,其中增强 MRI 最为敏感,核医学成像尤其是 18-FDG PET 也用于诊断与疗效监测。数据可用于感染识别、影像诊断与治疗评估等研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:脊柱椎间盘炎。脊柱椎间盘炎是一种感染性过程,累及椎体、椎间盘和椎旁组织,有时累及脊髓。病因最常见为细菌性,主要涉及的病原体为金黄色葡萄球菌、链球菌、肠杆菌科和其他革兰阴性杆菌。器械诊断依赖 CT,其可检测骨死腔和软组织脓肿等病变,并排除硬膜外脓肿。然而,增强 MRI 是确认诊断最敏感的检查,因为异常通常比 CT 更早被发现。最近,核医学成像,特别是 18-氟脱氧葡萄糖(18-FDG)PET,已被证明在诊断高葡萄糖代谢组织以及作为监测治疗疗效的工具方面非常有用。18

【主题与分类】

主题标签:Spondylodiscitis。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07164235

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    • 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

疾病:脊椎间盘炎。脊椎间盘炎是一种感染性病变,累及椎体、椎间盘及椎旁组织,有时可累及脊髓。病因多为细菌性,主要致病菌包括金黄色葡萄球菌、链球菌、肠杆菌科及其他革兰阴性杆菌。器械诊断依赖于CT,可检出骨性死骨及软组织脓肿等病变,并可排除硬膜外脓肿。然而,增强MRI是确诊该病最敏感的检查,因其异常通常较CT更早被发现。近年来,核医学成像,尤其是18-氟脱氧葡萄糖(18-FDG)PET,已证明在诊断高葡萄糖代谢组织及监测治疗疗效方面非常有用。在症状出现后最初2周内诊断早期脊椎间盘炎时,18F-FDG-PET/CT的准确性高于MRI。

18F-FDG-PET/CT相较于MRI的另一重要优势在于能够潜在识别转移性感染灶,尤其是在菌血症患者中,有助于快速控制感染源。18F-FDG-PET/CT对于由分枝杆菌、真菌或布鲁氏菌引起的椎间盘炎也有用,一些数据表明其摄取值的差异可能取决于病因。然而,病因诊断主要依赖于血培养,在由金黄色葡萄球菌引起的原生椎间盘炎病例中,血培养阳性率可高达50%。当无法通过非侵入性手段分离病原体时,诊断性活检是必要的。尽管采用了侵入性技术,约三分之一的患者仍无法获得微生物学分离结果,而无法实施针对性治疗是已知的治疗失败风险因素。这也导致广谱抗菌药物的使用,从而带来环境乃至经济上的后果。治疗指征至今基于病例系列和队列研究

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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