Boramae医院肝硬化患者队列研究

研究计划招募肝硬化患者,收集基线临床实验室数据,并在入组前90天内未完成时进行生物学检测、内镜检查、肝脏超声(含ARFI)及肝静脉压力梯度测量

Seoul National University Boramae HospitalSeoul National University Boramae Hospital
clinicaltrials
浏览 8
医学影像预测Liver CirrhosisHepatocellular Carcinoma
Boramae Hospital Liver Cirrhosis Patient Cohort Study

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

Boramae医院肝硬化患者队列研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为Boramae Hospital Liver Cirrhosis Patient Cohort Study,属于肿瘤/肝癌分类。研究计划招募肝硬化患者,收集基线临床实验室数据,并在入组前90天内未完成时进行生物学检测、内镜检查、肝脏超声(含ARFI)及肝静脉压力梯度测量。访视时采集20 ml血液用于冻存血清和血浆并构建DNA文库。患者至少每6个月接受血液检查、肝脏超声和医疗咨询监测,每年评估食管胃静脉曲张及门脉高压性胃病并预防破裂,基线和每年额外采集20 ml血样。可用于肝硬化及肝癌相关预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肝硬化、肝细胞癌。研究者计划招募肝硬化患者,并收集基线临床实验室数据。若在入组前90天内未完成,将进行生物学检测、内镜检查、肝脏超声(包括ARFI)和肝静脉压力梯度测量。在此访视期间,将采集20 ml血液用于血清和血浆的冷冻保存以及DNA文库的构建。监测:患者将至少每6个月接受一次血液检查、肝脏超声和医疗咨询的定期监测,定期评估食管、胃静脉曲张和门脉高压性胃病(每1年一次),并在出现任何破裂时进行预防。将在基线和每年额外采集20 ml血样,以进行全血、血清、血浆

【主题与分类】

主题标签:Liver Cirrhosis、Hepatocellular Carcinoma。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01943318

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    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

条件:肝硬化、肝细胞癌。研究者计划招募肝硬化患者,并收集基线临床实验室数据。若在纳入前90天内未完成,将进行生物学检测、内镜检查、肝脏超声检查(包括ARFI)及肝静脉压力梯度测定。在此访视期间,将采集20 ml血液用于血清和血浆的冷冻保存,以及构建DNA文库。监测:患者将定期接受血检、肝脏超声检查和医疗咨询的监测,至少每6个月一次;定期评估食管、胃静脉曲张及门脉高压性胃病(每1年一次),并在存在静脉曲张时预防其破裂。将在基线和每年额外采集20 ml血液,用于全血、血清、血浆、外周血单核细胞及DNA文库的检测;数据将被标准化并集中存储于单一数据库。酒精性肝硬化患者将接受肝活检,用于聚合酶链反应、蛋白质印迹、免疫组织化学及RNA分析。

在基线时测量肝静脉压力梯度和肝脏硬度后,开始使用非选择性β受体阻滞剂(NSBB,卡维地洛),并逐步(每周)增加剂量,直至收缩压维持在>100 mmHg且心率不低于<60次/分。卡维地洛的最大目标剂量为25 mg/天。在服用卡维地洛6周后,再次评估肝静脉压力梯度对NSBB的反应。对NSBB治疗的血流动力学应答定义为:与基线相比肝静脉压力梯度降低≥20%,或绝对值≤12 mmHg。通过临床访视期间监测心率和血压来监测治疗依从性。

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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