内镜下袖状胃成形术(ESG)的生理学分析
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为内镜下袖状胃成形术(ESG)的生理学分析,涉及非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)、非酒精性脂肪性肝炎(NASH)、肥胖、肝纤维化、肝功能及内镜超声等方向

基本信息
资源简介
内镜下袖状胃成形术(ESG)的生理学分析
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为内镜下袖状胃成形术(ESG)的生理学分析,涉及非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)、非酒精性脂肪性肝炎(NASH)、肥胖、肝纤维化、肝功能及内镜超声等方向。源站描述指出 NAFLD 是全球最常见的慢性肝病,约影响美国三分之一人口,在肥胖患者中患病率升至 90%,其中 25% 会进展为 NASH,进而增加肝硬化和肝细胞癌风险;2017 年美国 NASH 患者终身护理成本估计为 2226 亿美元,晚期 NASH(纤维化分期≥3)为 954 亿美元,预计 2015 至 2030 年 NASH 病例将增加 63%。可用于肝病与肥胖相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:非酒精性脂肪性肝炎(NASH)、内镜下袖状胃成形术、非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)、内镜超声、肝功能、肥胖、肝纤维化。非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)是全球最常见的慢性肝病。约影响美国三分之一人口,在肥胖患者中 NAFLD 患病率升至 90%。在 25% 的患者中,NAFLD 进展为更严重的形式——非酒精性脂肪性肝炎(NASH)——这进一步增加了肝硬化和肝细胞癌的风险。2017 年,美国 NASH 患者的终身护理成本估计为 2226 亿美元,其中晚期 NASH(纤维化分期≥3)的护理成本为 954 亿美元。预计 2015 至 2030 年 NASH 病例数将增加 63%。肝活检(LB)仍是
【主题与分类】
主题标签:Non-alcoholic Steatohepatitis (NASH)、Endoscopic Sleeve Gastroplasty、Endoscopic Ultrasound、Liver Function、Obesity、Liver Fibroses。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04820036
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04820036
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:非酒精性脂肪性肝炎(NASH)、内镜下袖状胃成形术、非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)、内镜超声、肝功能、肥胖、肝纤维化。非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)是全球最常见的慢性肝病。它影响着大约三分之一的美国(U.S.)人口,而在肥胖患者中,NAFLD的患病率上升至90%。在25%的患者中,NAFLD会进展为更严重的形式——非酒精性脂肪性肝炎(NASH),这进一步增加了肝硬化和肝细胞癌的风险。2017年,美国用于NASH患者护理的终身费用估计为2226亿美元,其中晚期NASH(纤维化阶段≥3)的护理费用为954亿美元。预计从2015年到2030年,NASH病例数将增加63%。肝活检(LB)仍是诊断NASH的金标准。尽管纤维化的存在并非诊断所必需,但纤维化阶段是肝脏相关结局的最强预测因子,与无纤维化相比,3期和4期的死亡相对风险分别为6.7和11.1。
传统上,肝活检(LB)通过经皮或经颈静脉途径进行。随着内镜超声(EUS)技术的进步,EUS引导下的肝活检(EUS-LB)已成为一种替代方法,其诊断率为90%-100%,不良事件(AE)发生率为0-0.9%。在晚期纤维化患者中,失代偿和死亡率的主要决定因素是门静脉高压(PH)的存在,其定义为肝静脉压力梯度(HVPG)> 5 mmHg。2017年,Guadalupe Garcia-Tsao博士(共同研究者)进一步将代偿期肝硬化细分为无PH(HVPG ≤ 5 mmHg)、轻度PH(HVPG > 5但< 10 mmHg)和临床显著PH(HVPG ≥ 10 mmHg),因其病理生理机制、预后和潜在治疗方法存在差异。传统上,HVPG通过从楔入肝静脉压(WHVP)中减去游离肝静脉压(FHVP)获得,WHVP被用作门静脉压(PVP)的替代指标。2016年,博士
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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