烧伤手术中血容量丢失的测量

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕烧伤手术中的失血与血容量变化,涉及手术失血和烧伤两类条件。源站描述指出烧伤手术伴随血细胞比容显著下降,但尚不清楚这种下降源于不含红细胞的术中输血导致的血液稀释,还是红细胞丢失

Virginia Commonwealth UniversityVirginia Commonwealth University
clinicaltrials
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蛋白质回归Surgical Blood LossBurns
Measurement of Blood Volume Loss During Burn Surgery

基本信息

模态
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创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

烧伤手术中血容量丢失的测量

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕烧伤手术中的失血与血容量变化,涉及手术失血和烧伤两类条件。源站描述指出烧伤手术伴随血细胞比容显著下降,但尚不清楚这种下降源于不含红细胞的术中输血导致的血液稀释,还是红细胞丢失。研究拟使用 Daxor Blood Volume Analyzer(BVA-100)通过指示剂稀释技术测量总血容量、血浆容量和红细胞容量。数据可用于血容量评估与失血相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:手术失血、烧伤。烧伤手术伴随血细胞比容的显著变化(下降)。然而,尚不清楚这些下降是源于不含红细胞的术中输血导致的血液稀释,还是源于红细胞丢失。研究者将使用 Daxor Blood Volume Analyzer(BVA-100),这是一种经 FDA 批准的仪器,可利用指示剂稀释技术测量总血容量、血浆容量和红细胞容量。采用该技术时,将示踪物质(I-131 白蛋白)与未知体积混合,并将等量的示踪剂混入已知体积的溶液中。通过比较指示剂在已知体积与未知体积中的浓度,研究者可以确定未知体积(在本例中即血容量)。研究者将测量 chan

【主题与分类】

主题标签:Surgical Blood Loss、Burns。本站分类:血液及造血器官疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03340116

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:手术失血、烧伤。烧伤手术与血细胞比容的显著变化(降低)相关。然而,目前尚不清楚这些降低是由术中输注不含红细胞的液体导致血液稀释所致,还是由红细胞丢失所致。研究者将使用Daxor血容量分析仪(BVA-100),这是一种经FDA批准的仪器,可利用指示剂稀释技术测量总血容量、血浆容量和红细胞容量。采用该技术时,将示踪物质(I-131白蛋白)与未知体积混合。将等量的示踪剂混入已知体积的溶液中。通过比较已知体积和未知体积中指示剂的浓度,研究者可以确定未知体积的量(在本例中即为血容量)。研究者将测量烧伤手术完成后从术前到术后的血容量、血浆容量和红细胞容量的变化。

我们假设这些血细胞比容的降低主要是血液稀释而非失血所致,并且从术前到术后的测量中,测得的血浆容量将出现具有统计学意义的显著变化。男性和女性患者的平均血浆容量为2950ml,SD=590 ml。为以0.80的检验效能和0.05的α误差检出血液稀释所致血浆容量10%的增加,单侧正态分布t检验确定样本量为五十。考虑到10%的数据丢失(技术困难、患者退出),将需要五十五的样本量。将连续纳入五十五名接受烧伤手术的成年患者(18岁或以上)。已知患有凝血病的患者将被排除。结局变量包括血容量(BV,ml)、血浆容量(PV,ml)和红细胞容量(RBCV,ml)。所有三个结局变量将在两个时间点测量:术前和术后。术前测量

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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