血液肿瘤或其他疾病治疗所致真菌感染高危患者曲霉病早期诊断

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于血液肿瘤或其他疾病治疗导致真菌感染高危患者的曲霉病早期诊断。覆盖移植物抗宿主病、感染、白血病、骨髓增生异常综合征及骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤等病种

St. Bartholomew's HospitalSt. Bartholomew's Hospital
clinicaltrials
浏览 11
医学影像分类Graft Versus Host DiseaseInfectionLeukemiaMyelodysplastic Syndromes
Early Diagnosis of Aspergillosis in Patients at High Risk of Fungal Infection Caused by Treatment for Hematologic Cancer or Other Disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

血液肿瘤或其他疾病治疗所致真菌感染高危患者曲霉病早期诊断

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于血液肿瘤或其他疾病治疗导致真菌感染高危患者的曲霉病早期诊断。覆盖移植物抗宿主病、感染、白血病、骨髓增生异常综合征及骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤等病种。数据可用于评估半乳甘露聚糖 ELISA、曲霉 PCR 及呼出气冷凝液等标志物在侵袭性曲霉病检测中的表现,并探索重复测量或标志物组合对诊断效能的提升,以及确定诊断截断值(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:移植物抗宿主病、感染、白血病、骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤。目的:主要 确定使用从侵袭性真菌感染高危患者采集的血清和支气管肺泡灌洗液(BALF)进行半乳甘露聚糖(GM)ELISA 的检测特征。 确定使用从这些患者采集的血液和 BALF 样本进行曲霉 PCR 的检测特征。 评估无创呼出气冷凝液(EBC)在检测侵袭性曲霉病(IA)中的作用。 确定随时间重复测量或标志物组合是否能改善检测特征。 建立 IA 诊断的截断点。次要 确定真菌感染和骨髓移植后 EBC 中炎症标志物和细胞因子谱作为急性肺损伤标志物的情况。* 评估 t

【主题与分类】

主题标签:Graft Versus Host Disease、Infection、Leukemia、Myelodysplastic Syndromes。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00462657

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    • 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:移植物抗宿主病、感染、白血病、骨髓增生异常综合征、骨髓增生异常/骨髓增殖性肿瘤。目的:主要 * 确定使用血清和支气管肺泡灌洗液(BALF)中半乳甘露聚糖(GM)ELISA检测的试验特征,这些样本来自侵袭性真菌感染高风险患者。 * 确定使用这些患者血液和BALF样本中曲霉菌PCR检测的试验特征。 * 评估无创呼出气冷凝液(EBC)在检测侵袭性曲霉病(IA)中的作用。 * 确定随时间重复检测或标志物组合是否能改善试验特征。 * 建立IA诊断的截断点。次要 * 确定真菌感染和骨髓移植后EBC中炎症标志物和细胞因子谱作为急性肺损伤标志物的作用。 * 评估支气管镜检查联合支气管肺泡灌洗在发热性中性粒细胞减少患者病程早期识别致病病原体中的作用。 * 评估GM ELISA在IA预后和治疗反应中的作用。

  • 评估曲霉菌PCR在IA预后及治疗反应中的作用。大纲:这是一项前瞻性研究。通过ELISA检测半乳甘露聚糖(GM)抗原和实时PCR检测真菌DNA,对血清和支气管肺泡灌洗液(BALF)进行评估,以早期诊断侵袭性曲霉病(IA)。血清样本在基线和研究期间定期采集,从嗜中性粒细胞减少症发作开始,持续至发热消退或中性粒细胞计数恢复。对胸部影像学异常的患者通过支气管镜检查和支气管肺泡灌洗收集BALF样本。对BALF进行GM抗原、真菌DNA、炎症标志物和细胞因子分析。患者还通过呼出气冷凝物(EBC)进行评估,采用GM ELISA和实时PCR检测。在基线和研究期间定期收集EBC,以检测GM抗原或真菌DNA,并测量肺部炎症和氧化应激标志物(例如pH、氢

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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