中国脊柱关节炎起始队列(CESPIC)

CESPIC 是中国自 2000 年启动的前瞻性、纵向、多中心、全国性研究队列,纳入早期脊柱关节炎患者,涵盖强直性脊柱炎(放射学阳性中轴型SpA)与放射学阴性中轴型SpA,并涉及中轴型银屑病关节炎、急性前葡萄膜炎、克罗恩病、溃疡性结肠炎和反应性关节炎等病种

Southwest Hospital, ChinaSouthwest Hospital, China
clinicaltrials
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医学影像预测Axial Psoriatic Arthritis (axPsA)Acute Anterior Uveitis (AAU)Crohn Disease (CD)Ulcerative Colitis (UC)Reactive Arthritis (ReA)
Chinese Spondyloarthritis Inception Cohort (CESPIC)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

中国脊柱关节炎起始队列(CESPIC)

CESPIC 是中国自 2000 年启动的前瞻性、纵向、多中心、全国性研究队列,纳入早期脊柱关节炎患者,涵盖强直性脊柱炎(放射学阳性中轴型SpA)与放射学阴性中轴型SpA,并涉及中轴型银屑病关节炎、急性前葡萄膜炎、克罗恩病、溃疡性结肠炎和反应性关节炎等病种。该队列旨在了解疾病极早期病程、评估随访数年后的结局(包括放射学进展)、识别结局预测因素,并评估生活质量、功能及直接与间接成本,可用于早期SpA自然史与预后研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:强直性脊柱炎(AS)/ 放射学阳性中轴型SpA(r-axSpA)、放射学阴性中轴型脊柱关节炎(Nr-axSpA)、中轴型银屑病关节炎(axPsA)、急性前葡萄膜炎(AAU)、克罗恩病(CD)、溃疡性结肠炎(UC)、反应性关节炎(ReA)。中国脊柱关节炎起始队列(CESPIC)于2000年启动,是一项在中国开展的前瞻性、纵向、多中心、全国性研究,研究对象为早期SpA患者,包括强直性脊柱炎(AS,又称放射学阳性中轴型脊柱关节炎)和放射学阴性中轴型SpA。CESPIC的目标是了解SpA在疾病极早期的病程,适当评估患者随访数年后的结局(包括放射学进展),识别结局预测因素,评估生活质量、功能以及成本(直接和间接成本)。CESPIC已

【主题与分类】

主题标签:Axial Psoriatic Arthritis (axPsA)、Acute Anterior Uveitis (AAU)、Crohn Disease (CD)、Ulcerative Colitis (UC)、Reactive Arthritis (ReA)。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/NCT05960864

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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

疾病类型:强直性脊柱炎(AS)/放射学阳性中轴型脊柱关节炎(r-axSpA)、放射学阴性中轴型脊柱关节炎(Nr-axSpA)、中轴型银屑病关节炎(axPsA)、急性前葡萄膜炎(AAU)、克罗恩病(CD)、溃疡性结肠炎(UC)、反应性关节炎(ReA)。中国脊柱关节炎起始队列(CESPIC)于2000年启动,是一项在中国开展的前瞻性、纵向、多中心、全国性研究,纳入早期SpA患者,包括强直性脊柱炎(AS,又称放射学阳性中轴型脊柱关节炎)和放射学阴性中轴型脊柱关节炎。CESPIC的目标是了解SpA在疾病极早期阶段的病程,在随访数年后恰当评估包括放射学进展在内的结局,识别结局预测因素,评估生活质量、功能及费用(直接和间接费用)。CESPIC近期已扩展招募其他类型SpA/与SpA相关疾病的患者:反应性关节炎、急性前葡萄膜炎、克罗恩病以及银屑病/中轴型银屑病关节炎。

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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