异基因造血干细胞移植后口腔慢性移植物抗宿主病数据集(含健康对照)

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血干细胞移植后口腔慢性移植物抗宿主病(cGVHD),并纳入健康对照

National Institute of Dental and Craniofacial Research (NIDCR)National Institute of Dental and Craniofacial Research (NIDCR)
clinicaltrials
浏览 8
基因组分类Graft Versus Host Disease
Chronic Graft-versus-Host Disease in the Oral Cavity of Patients Following Allogeneic Hematopoietic Stem Cell Transplant and Including Healthy Controls

基本信息

模态
基因组
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

异基因造血干细胞移植后口腔慢性移植物抗宿主病数据集(含健康对照)

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦异基因造血干细胞移植后口腔慢性移植物抗宿主病(cGVHD),并纳入健康对照。源站描述指出 cGVHD 是多器官严重的同种免疫与自身免疫紊乱,口腔表现见于 45-85% 的 cGVHD 患者,包括张口受限、口腔黏膜改变(苔藓样病变、溃疡)及唾液腺改变。数据集可用于增进对口腔 cGVHD 临床病程与机制的理解,支持诊断工具与靶向治疗、非侵入性序贯筛查方法的研发(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:移植物抗宿主病。背景: 慢性移植物抗宿主病(cGVHD)是一种多器官严重的同种免疫和自身免疫紊乱,发生于异基因造血干细胞移植(HSCT)之后。其特征为免疫失调、免疫缺陷、器官功能受损和生存率下降。 45-85% 的 cGVHD 患者可观察到口腔 cGVHD 表现,包括 3 个组成部分:张口受限、口腔黏膜改变(苔藓样病变、溃疡)和唾液腺改变。 迫切需要诊断和治疗口腔 cGVHD 的新工具。为开发靶向疗法和用于序贯筛查的非侵入性方法,需要更好地理解口腔 cGVHD 的临床病程和潜在机制。目标: 增进对 cGVHD 病理生理学的理解并生成假设

【主题与分类】

主题标签:Graft Versus Host Disease。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03602599

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

疾病:移植物抗宿主病。背景:* 慢性移植物抗宿主病(cGVHD)是异基因造血干细胞移植(HSCT)后发生的一种多器官严重的同种免疫和自身免疫性疾病。其特征为免疫失调、免疫缺陷、器官功能受损和生存率降低。* 45-85%的cGVHD患者可观察到口腔cGVHD表现,包括3个组成部分:张口受限、口腔黏膜改变(苔藓样病变、溃疡)和唾液腺改变。* 迫切需要新的工具来诊断和治疗口腔cGVHD。为开发靶向治疗和用于连续筛查的非侵入性方法,需要更好地了解口腔cGVHD的临床病程和潜在机制。目的:* 通过追踪口腔cGVHD的纵向发展及口腔微环境的移植相关变化,加深对cGVHD病理生理学的理解,并为未来的cGVHD研究提出假设。

  • 利用关于移植对口腔影响的知识,制定更好的支持性牙科护理方案,完善口腔cGVHD的临床定义和分类,并测试和改进临床试验的标准和工具。 * 纳入健康志愿者队列,既作为HSCT患者的直接对照组,也用于描述先前未在正常口腔中定义的关注指标。入选标准: * 计划在美国国立卫生研究院(NIH)接受异基因HSCT的患者,或已在NIH或其他地方接受过异基因HSCT的患者。 * 未接受过移植且愿意接受口腔检查和样本采集的健康个体将被纳入对照组。 * 所有研究对象,包括患者和健康个体,必须能够提供书面知情同意,并愿意返回NIH牙科诊所进行预定评估。设计:

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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