颅咽管瘤相关或其他下丘脑肿瘤所致下丘脑肥胖的能量平衡与减重

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦下丘脑肥胖(HO)这一下丘脑肿瘤常见并发症,尤其是颅咽管瘤(CP)患者

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医学影像回归Hypothalamic Obesity
Energy Balance & Weight Loss in Craniopharyngioma-related or Other Hypothalamic Tumors in Hypothalamic Obesity

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

颅咽管瘤相关或其他下丘脑肿瘤所致下丘脑肥胖的能量平衡与减重

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦下丘脑肥胖(HO)这一下丘脑肿瘤常见并发症,尤其是颅咽管瘤(CP)患者。源站描述指出,CP 占儿童脑肿瘤的 5-9%,患者常出现肥胖及代谢综合征特征,心血管死亡率较一般人群高 3-19 倍,瑞典全国性研究还显示脑梗死、脑血管病死亡和 2 型糖尿病风险显著升高。数据可用于研究该人群能量平衡与减重干预,支持对难治性肥胖的早期有效管理(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:下丘脑肥胖。过度体重增加及其心血管代谢后遗症是下丘脑肿瘤的常见并发症,这种情况被称为下丘脑肥胖(HO)。该区域大多数肿瘤为颅咽管瘤(CP),1 其占儿童脑肿瘤的 5-9%。与匹配对照相比,CP 患者通常变得肥胖并具有更多代谢综合征特征。总体而言,已有报告显示心血管死亡率高出 3-19 倍,瑞典最近一项全国性人群研究显示,与一般人群相比,CP 患者的脑梗死(7 倍)、脑血管疾病死亡(5 倍)和 2 型糖尿病(6 倍)发生率增加。因此,对这一人群而言,早期有效管理肥胖至关重要,该人群比无并发症的肥胖更难治疗。已确认

【主题与分类】

主题标签:Hypothalamic Obesity。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02664441

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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:下丘脑性肥胖。体重过度增加及其心血管代谢后遗症是下丘脑肿瘤的常见并发症,这种情况被称为下丘脑性肥胖(HO)。该区域大多数肿瘤为颅咽管瘤(CP),1占儿童脑肿瘤的5-9%。与匹配的对照组相比,颅咽管瘤患者通常会出现肥胖,并具有更多代谢综合征特征。总体而言,据报道其心血管死亡率高出3-19倍,瑞典最近一项全国性基于人群的研究表明,与一般人群相比,颅咽管瘤患者的脑梗死发生率(7倍)、脑血管疾病死亡率(5倍)和2型糖尿病发生率(6倍)均升高。因此,对于这一人群而言,早期有效管理肥胖至关重要,因为他们对治疗比无并发症的肥胖更具抵抗性。公认的严重肥胖危险因素包括累及多个下丘脑内侧和后侧核团、影响饱腹感信号通路的大型下丘脑肿瘤或病变。

这些核团的结构损伤常导致食欲失控、体重快速增加、中枢胰岛素和瘦素抵抗、交感神经活动降低、能量消耗(EE)减少以及脂肪组织中能量储存增加。最近,研究者开发了一种基于脑磁共振成像(MRI)的下丘脑损伤半定量评估方法,用于预测CP患者发生HO的风险。既往在鼠和人类中使用胰高血糖素样肽-1受体激动剂(GLP1RA)治疗HO的结果,为支持当前这项随机临床试验提供了有前景的原理验证数据。本研究的主要假设是,通过完整的后脑信号通路引起体重减轻的药物,为HO的治疗提供了一种迫切需要的选择,即使对于伴有严重下丘脑损伤的极度肥胖HO受试者也是如此。GLP1RA诱导体重减轻被认为与涉及胃肠道

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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