血液炎症指标能否用于区分1型Modic改变与布鲁氏菌脊柱椎间盘炎

本数据集来自clinicaltrials.gov,为一项回顾性比较研究,旨在探讨血液炎症指标能否区分布鲁氏菌脊柱椎间盘炎与1型Modic改变

Yuzuncu Yil UniversityYuzuncu Yil University
clinicaltrials
浏览 9
医学影像分类Brucella Spondylitis
Can Hematological Inflammatory Indexes be Used to Differentiate Type 1 Modic Changes From Brucella Spondylodiscitis

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

血液炎症指标能否用于区分1型Modic改变与布鲁氏菌脊柱椎间盘炎

本数据集来自clinicaltrials.gov,为一项回顾性比较研究,旨在探讨血液炎症指标能否区分布鲁氏菌脊柱椎间盘炎与1型Modic改变。数据取自医院信息系统2020至2024年间的患者记录,共纳入35例布鲁氏菌脊柱椎间盘炎患者和37例1型Modic改变患者,诊断均经微生物学、血清学和影像学工具支持。研究记录了患者血液学参数,并从基线全血细胞计数(CBC)测试中推导出NLR、MLR、PLR、NLPR、SII、SIRI、AISI等血液炎症指标。该数据可用于比较两组疾病的血液炎症特征,辅助鉴别诊断研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:布鲁氏菌脊柱炎。这是一项回顾性比较研究,旨在考虑血液炎症指标的情况下区分布鲁氏菌脊柱椎间盘炎与1型MC。患者数据获取自医院信息系统,时间范围为2020年至2024年。共有35名布鲁氏菌脊柱椎间盘炎患者和37名1型MC患者被纳入研究。布鲁氏菌脊柱椎间盘炎和1型MC的诊断由微生物学、血清学和放射学诊断工具支持。记录患者的血液学参数,并从基线CBC测试中推导出血液炎症指标(NLR、MLR、PLR、NLPR、SII、SIRI、AISI)。基于诊断工具和标准1,2,14,21,过去5年内诊断为腰椎布鲁氏菌脊柱椎间盘炎或腰椎1型MC且同时具有腰椎MRI、全血细胞计数(CBC)的病例

【主题与分类】

主题标签:Brucella Spondylitis。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/NCT06432530

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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

疾病:布鲁氏菌性脊柱炎。这是一项回顾性比较研究,旨在结合血液炎症指标区分布鲁氏菌性椎间盘炎与1型Modic改变(MCs)。患者数据取自医院信息系统,时间范围为2020年至2024年。研究共纳入35例布鲁氏菌性椎间盘炎患者和37例1型MCs患者。布鲁氏菌性椎间盘炎和1型MCs的诊断均依据微生物学、血清学和影像学诊断工具支持。记录患者的血液学参数,并根据基线全血细胞计数(CBC)检测结果推导血液炎症指标(NLR、MLR、PLR、NLPR、SII、SIRI、AISI)。根据诊断工具和标准1,2,14,21,选取过去5年内诊断为腰椎布鲁氏菌性椎间盘炎或腰椎1型MCs,且同时具有腰椎MRI、全血细胞计数(CBC)检测、C反应蛋白(CRP)和红细胞沉降率(ESR)结果,年龄在18-65岁的病例,以形成研究人群。

另一方面,数据不完整、年龄小于18岁或大于64岁、非布鲁氏菌引起的其他感染性椎间盘炎、非1型的其他MC类型,以及风湿性椎间盘炎(强直性脊柱炎或Andersson病变)等其他非感染性疾病的病例被排除在研究之外。此外,既往或复发性布鲁氏菌椎间盘炎、累及腰椎以外其他脊柱节段也是排除原因。对两组患者的基线特征进行了统计学评估和比较,包括年龄、性别、症状持续时间、CRP、ESR、CBC值以及由CBC衍生的指标。

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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