NASH与NAS患者的肝脏能量通量数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦NASH与NAS患者的肝脏能量通量,覆盖NASH、NAS、超重或肥胖、减重及减重手术候选人群

University of MinnesotaUniversity of Minnesota
clinicaltrials
浏览 32
医学影像分类NASH - Nonalcoholic SteatohepatitisNASOverweight or ObesityWeight LossBariatric Surgery Candidate
Hepatic Energy Fluxes in NASH and NAS Patients

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

NASH与NAS患者的肝脏能量通量数据集

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦NASH与NAS患者的肝脏能量通量,覆盖NASH、NAS、超重或肥胖、减重及减重手术候选人群。源站描述指出,美国25%人口患有非酒精性脂肪性肝病(NAFLD),其中25%的NAFLD患者会发展为NASH,NASH可导致肝纤维化、肝硬化及肝细胞癌风险升高,并可能成为美国肝移植的主要原因。该数据可用于研究NAFLD与NASH的鉴别、代谢机制及减重干预相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:NASH - 非酒精性脂肪性肝炎、NAS、超重或肥胖、减重、减重手术候选者。美国百分之二十五的人口患有非酒精性脂肪性肝病(NAFLD),该疾病包括单纯肝脏脂肪浸润(单纯性脂肪变性)或脂肪变性加炎症、肝细胞损伤和死亡(非酒精性脂肪性肝炎[NASH])。仅涉及肝脏脂肪变性的NAFLD可以是一种稳定的临床状况,作为胰岛素抵抗的肝脏表现存在。NASH在百分之二十五的NAFLD患者中发生,与单纯性脂肪变性相比,可能具有额外的病理基础。NASH导致肝纤维化、肝硬化及肝细胞癌风险升高,并且很可能成为美国肝移植的主要原因。区分可能无并发症的NAFLD与NASH的金标准可以做出

【主题与分类】

主题标签:NASH - Nonalcoholic Steatohepatitis、NAS、Overweight or Obesity、Weight Loss、Bariatric Surgery Candidate。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03997422

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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

条件:NASH——非酒精性脂肪性肝炎、NAS、超重或肥胖、体重减轻、减重手术候选者。美国人口中有25%患有非酒精性脂肪性肝病(NAFLD),该疾病包括单纯肝脏脂肪浸润(单纯性脂肪变性)或脂肪变性合并炎症、肝细胞损伤和死亡(非酒精性脂肪性肝炎[NASH])。仅涉及肝脏脂肪变性的NAFLD可作为一种稳定的临床状态,是胰岛素抵抗的肝脏表现。NASH在25%的NAFLD患者中发生,与单纯脂肪变性相比,可能具有额外的病理基础。NASH可导致肝纤维化、肝硬化及肝细胞癌风险升高,并且很可能成为美国肝移植的首要病因。区分可能为无并发症的NAFLD与NASH的金标准可采用组织病理学非酒精性脂肪性肝病评分(NAS),其中脂肪变性、炎症和肝细胞气球样变损伤的分类严重程度之和≥4,即提示NASH。

肥胖患者(BMI³30 kg/m2)、2型糖尿病(T2DM)、年龄大于45岁以及某些特定种族人群是发生NASH的高危人群。在美国,NASH及其并发症的管理费用每年高达320亿美元。针对NASH谱系疾病,目前缺乏持久有效的疗法,且尚无获批的可接受的药物干预措施。通过生活方式调整实现的体重减轻是治疗的基石。NAS的改善与体重减轻呈比例关系,但生活方式调整下的体重减轻难以可靠地超过10%。减重手术(减重代谢手术)可实现显著的体重下降。垂直袖状胃切除术(VSG)作为一种减重代谢手术方式,可显著降低NAS并促进NASH缓解。重要的是,并非所有NASH患者在减重手术后均表现出组织学改善,且在一小部分患者中疾病可能进展。目前,尚不清楚哪些机制性生物标志物可能优先

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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