赖诺普利预防非酒精性脂肪性肝病进展的作用,RELIEF-NAFLD 研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为赖诺普利预防非酒精性脂肪性肝病进展的 RELIEF-NAFLD 研究,涉及肝细胞癌与非酒精性脂肪性肝炎

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医学影像预测Hepatocellular CarcinomaNonalcoholic Steatohepatitis
Role of Lisinopril in Preventing the Progression of Non-Alcoholic Fatty Liver Disease, RELIEF-NAFLD Study

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

赖诺普利预防非酒精性脂肪性肝病进展的作用,RELIEF-NAFLD 研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为赖诺普利预防非酒精性脂肪性肝病进展的 RELIEF-NAFLD 研究,涉及肝细胞癌与非酒精性脂肪性肝炎。研究主要目标是评估晚期纤维化 NAFLD 患者接受赖诺普利治疗 24 周后肝纤维化标志物 PRO-C3 的变化,次要目标涵盖 PC3X、受控衰减参数或肝脏超声衰减测得的脂肪变性、磁共振弹性成像与瞬时弹性成像测得的肝脏硬度、FIB-4 与 NAFLD 纤维化评分,以及炎症标志物变化。可用于肝纤维化无创指标与药物干预效果相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肝细胞癌、非酒精性脂肪性肝炎。主要目标:I. 确定晚期纤维化的 NAFLD 患者在接受赖诺普利治疗 24 周后,肝纤维化标志物 PRO-C3 是否出现变化。次要目标:I. 纤维化和脂肪变性的无创测量:Ia. PC3X(交联多聚体 PRO-C3)相对基线的变化;Ib. 通过受控衰减参数(CAP)或肝脏超声衰减(LiSA)测定的脂肪变性相对基线的变化,采用瞬时弹性成像确定;Ic. 通过磁共振弹性成像(MRE)测定的肝脏硬度相对基线的变化;Id. 通过瞬时弹性成像测定的肝脏硬度相对基线的变化;Ie. 纤维化-4 评分(FIB-4)和 NAFLD 纤维化评分(NFS)相对基线的变化;If. 炎症标志物(caspase cleaved cytok

【主题与分类】

主题标签:Hepatocellular Carcinoma、Nonalcoholic Steatohepatitis。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04550481

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:肝细胞癌、非酒精性脂肪性肝炎。主要目标:I. 确定伴有晚期纤维化的NAFLD患者在接受赖诺普利治疗24周后,作为肝纤维化标志物的PRO-C3是否会发生变化。次要目标:I. 纤维化和脂肪变的非侵入性检测指标:Ia. PC3X(交联多聚体PRO-C3)较基线的变化;Ib. 通过瞬时弹性成像测定的受控衰减参数(CAP)或肝脏超声衰减(LiSA)评估的脂肪变较基线的变化;Ic. 通过磁共振弹性成像(MRE)测定的肝脏硬度较基线的变化;Id. 通过瞬时弹性成像测定的肝脏硬度较基线的变化;Ie. 纤维化-4评分(FIB-4)和NAFLD纤维化评分(NFS)较基线的变化;If. 炎症标志物(半胱天冬酶切割的细胞角蛋白18 [CK-18]、NF-kappaB、TGF-beta、TNF-alpha、IL6和IL8)的变化。试验概要:患者口服(PO)赖诺普利,每日一次(QD),持续24周,直至出现不可接受的毒性。患者在筛选期和研究期间接受瞬时弹性成像检查。

患者在研究期间还需接受血液样本采集,并可能接受质子密度脂肪分数(PDFF)磁共振成像(MRI)及MRE检查。患者在研究药物开始后第32周接受随访。

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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