双膦酸盐用于缓解减重手术继发骨丢失

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为减重手术后继发骨丢失的干预研究。研究拟将 120 名 40 岁及以上接受 SG 的患者随机分配至 risedronate 或安慰剂组,治疗六个月,并在基线、六个月和 12 个月评估肌肉骨骼结局

Wake Forest University Health SciencesWake Forest University Health Sciences
clinicaltrials
浏览 9
医学影像预测Bone Loss
Bisphosphonate Use to Mitigate Bone Loss Secondary to Bariatric Surgery

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

双膦酸盐用于缓解减重手术继发骨丢失

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为减重手术后继发骨丢失的干预研究。研究拟将 120 名 40 岁及以上接受 SG 的患者随机分配至 risedronate 或安慰剂组,治疗六个月,并在基线、六个月和 12 个月评估肌肉骨骼结局。主要结局为 DXA 测量的全髋面积骨密度变化,并辅以其他骨骼部位 aBMD、四肢瘦体重,以及 QCT 获得的髋和脊柱骨与肌肉指标变化。数据可用于骨丢失预测与干预效果评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Bone Loss。拟议研究的主要目标是明确检验 risedronate 使用能否有效对抗 SG 相关骨丢失。为此,我们拟将 120 名中年和老年(≥40 岁)SG 患者随机分配至六个月的 risedronate 或安慰剂治疗,并在基线、六个月和 12 个月评估肌肉骨骼结局。由于其在 SG 后变化显著且对预测骨折具有临床效用,我们的主要结局是通过双能 X 射线吸收测定法(DXA)测量的全髋面积(a)BMD 变化。这将辅以 DXA 获取的其他骨骼部位 aBMD 评估和四肢瘦体重,以及定量计算机断层扫描(QCT)得出的髋和脊柱骨(体积 BMD、皮质厚度和强度)与肌肉(横截面积、脂肪浸润)变化,以及高分辨率外周

【主题与分类】

主题标签:Bone Loss。本站分类:肌肉骨骼系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04922333

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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:骨丢失。拟议研究的主要目的是明确检验利塞膦酸钠的使用能否有效对抗SG相关的骨丢失。为此,我们拟将120名中老年(≥40岁)SG患者随机分配至为期六个月的利塞膦酸钠或安慰剂治疗组,并在基线、六个月和12个月时评估肌肉骨骼结局。由于其在SG后变化显著且在预测骨折方面具有临床实用性,我们的主要结局是通过双能X射线吸收测定法(DXA)测量的全髋面积骨密度(aBMD)变化。这将辅以DXA获取的其他骨骼部位aBMD评估和四肢瘦体重,以及定量计算机断层扫描(QCT)得出的髋部和脊柱骨(体积骨密度、皮质厚度和强度)与肌肉(横截面积、脂肪浸润)变化,还有高分辨率外周定量计算机断层扫描(HR-pQCT)得出的胫骨和桡骨骨微结构、密度和强度变化——从而能够对干预效果在多项最先进的生物影像指标上进行新颖评估。

肌肉功能的选定指标(快速400米步行、爬楼梯、膝伸肌力量)也作为跌倒风险的替代指标纳入。最后,作为第三目标,将评估骨转换生物标志物(CTX、P1NP)、骨-肌肉交互作用标志物(TGF-β、RANKL、肌肉生长抑制素)以及肠道激素(胃饥饿素、PYY、GLP-1),从而为干预相关的骨-肌肉单元变化提供机制性见解。因此,我们的目标是:目标1:确定在SG后,利塞膦酸酯与安慰剂相比对总髋部aBMD自基线12个月变化的影响。我们假设,分配至利塞膦酸酯的参与者比分配至安慰剂的参与者能更好地保持总髋部aBMD。目标2:确定利塞膦酸酯与安慰剂相比对DXA获取的其他骨骼部位(股骨颈、腰椎、桡骨远端)及四肢

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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