嗜铬细胞瘤与副神经节瘤的心脏及血管变化

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦嗜铬细胞瘤与副神经节瘤患者的心血管变化。研究为前瞻性病例对照设计,在印度勒克瑙 SGPGIMS 开展,纳入 50 例经生化与组织病理学证实的 PCC/Paraganglioma 患者,接受 α 受体阻滞后手术,并设年龄性别匹配的对照组

Sanjay Gandhi Postgraduate Institute of Medical SciencesSanjay Gandhi Postgraduate Institute of Medical Sciences
clinicaltrials
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医学影像PheochromocytomaParagangliomaCardiovascular Morbidity
Cardiac and Vascular Changes in Pheochromocytoma and Paraganglioma

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

嗜铬细胞瘤与副神经节瘤的心脏及血管变化

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦嗜铬细胞瘤与副神经节瘤患者的心血管变化。研究为前瞻性病例对照设计,在印度勒克瑙 SGPGIMS 开展,纳入 50 例经生化与组织病理学证实的 PCC/Paraganglioma 患者,接受 α 受体阻滞后手术,并设年龄性别匹配的对照组。数据可用于探讨肿瘤相关心血管改变及术后逆转情况(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:嗜铬细胞瘤、副神经节瘤、心血管疾病。本研究旨在探讨嗜铬细胞瘤/副神经节瘤患者的心脏和血管变化及其在根治性手术后的逆转情况。这项前瞻性病例对照研究在印度勒克瑙的 SGPGIMS(三级转诊研究所)进行,时间为 2019 年 1 月至 2021 年 9 月,已获机构伦理委员会批准。研究组包括 50 例经生化和组织病理学证实的 PCC/副神经节瘤患者,他们在口服哌唑嗪进行 α-肾上腺素受体阻滞 1 至 3 周后接受初次腹腔镜或开腹手术。高儿茶酚胺血症的治愈将通过术后 7-10 天正常的 24 小时尿分馏甲氧基肾上腺素值来记录。两个 contemporaneous 年龄和性别匹配的对照组包括 10 例新发现(3 个月内)的原发性高血压

【主题与分类】

主题标签:Pheochromocytoma、Paraganglioma、Cardiovascular Morbidity。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05082311

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数据说明

条件:嗜铬细胞瘤、副神经节瘤、心血管疾病发病率。本研究旨在探讨嗜铬细胞瘤/副神经节瘤患者的心脏和血管变化及其在根治性手术后的逆转情况。这项前瞻性病例对照研究于2019年1月至2021年9月在印度勒克瑙的SGPGIMS(三级转诊研究所)进行,已获机构伦理委员会批准。研究组包括50例经生化和组织病理学证实的嗜铬细胞瘤/副神经节瘤患者,这些患者在口服哌唑嗪进行α-肾上腺素受体阻滞1至3周后接受初次腹腔镜或开放手术。高儿茶酚胺血症的治愈将通过术后7-10天24小时尿分馏甲氧基肾上腺素值正常来证实。两个 contemporaneous 年龄和性别匹配的对照组包括10例新发现(3个月内)的原发性高血压(E-HT)患者,这些患者将接受标准抗高血压药物治疗,以及10名健康个体(体格检查、心电图、超声心动图均正常),包括医院护士、技术人员、医生,他们将受邀自愿参加。

方法学 研究组患者除进行常规PCC评估外,还在诊断时、α受体阻滞治疗7-10天时,以及肾上腺切除/副神经节瘤切除术后7天、3个月和6个月时接受详细的心脏和血管评估;在对照组中——E-HT对照组在诊断时和抗高血压药物治疗3个月后进行心脏评估;健康个体在研究开始时和6个月后进行心脏评估。心血管评估包括二维超声心动图、斑点追踪超声(用于测量整体纵向应变)、血清NT-proBNP测定,以及通过肱动脉多普勒超声进行血流介导的血管舒张研究,以评估内皮依赖性和平滑肌依赖性血管舒张反应。

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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