HIV感染合并代谢相关脂肪性肝病患者的筛查与随访

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为HIV感染合并代谢相关脂肪性肝病(MAFLD)患者的筛查与随访。源站描述指出,截至2023年全球有超过3800万HIV/AIDS感染者,约3500万死亡;中国约有124万登记感染者,每年新增约10万

Peking Union Medical College HospitalPeking Union Medical College Hospital
clinicaltrials
浏览 7
医学影像分类Nonalcoholic Fatty Liver DiseaseNonalcoholic SteatohepatitisFibrosisHIV/AIDS
Screening and Follow-up in Patients With HIV Infection Combined With Metabolic Associated Fatty Liver 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

HIV感染合并代谢相关脂肪性肝病患者的筛查与随访

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为HIV感染合并代谢相关脂肪性肝病(MAFLD)患者的筛查与随访。源站描述指出,截至2023年全球有超过3800万HIV/AIDS感染者,约3500万死亡;中国约有124万登记感染者,每年新增约10万。HAART广泛应用改善了HIV感染者预后,但慢性肝病等非AIDS合并症成为长期管理核心问题,其中MAFLD尤为关键。数据覆盖非酒精性脂肪性肝病、非酒精性脂肪性肝炎、纤维化及HIV/AIDS,可用于相关筛查与随访研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:非酒精性脂肪性肝病、非酒精性脂肪性肝炎、纤维化、HIV/AIDS。获得性免疫缺陷综合征(AIDS)是一种严重的传染病。截至2023年,全球有超过3800万人感染HIV/AIDS,约3500万例死亡归因于该病。中国面临显著的AIDS疫情,约有124万登记在册的HIV/AIDS感染者,每年新增感染约10万例。高效抗逆转录病毒治疗(HAART)的广泛应用显著改善了HIV感染者的临床结局,并降低了AIDS相关死亡率。然而,包括慢性肝病在内的非AIDS合并症已成为HIV感染者长期临床管理的核心关注点。在这些病症中,代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MAFLD)已成为一个关键

【主题与分类】

主题标签:Nonalcoholic Fatty Liver Disease、Nonalcoholic Steatohepatitis、Fibrosis、HIV/AIDS。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05330923

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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

疾病:非酒精性脂肪性肝病、非酒精性脂肪性肝炎、纤维化、HIV/AIDS。获得性免疫缺陷综合征(AIDS)是一种严重的传染病。截至2023年,全球有超过3800万人感染HIV/AIDS,约3500万人死于该病。中国面临着显著的AIDS疫情,约有124万登记在册的HIV/AIDS感染者,每年新增感染约10万例。高效抗逆转录病毒治疗(HAART)的广泛应用显著改善了HIV感染者的临床结局,降低了AIDS相关死亡率。然而,包括慢性肝病在内的非AIDS合并症已成为HIV感染者长期临床管理的核心关注点。在这些疾病中,代谢功能障碍相关脂肪性肝病(MAFLD)已成为HIV患者护理中的关键临床挑战。

MAFLD源于肝脏脂肪过度积累;HIV感染,结合生活方式改变、抗逆转录病毒药物及遗传性代谢易感性,可升高血清低密度脂蛋白、总胆固醇和甘油三酯水平,最终引发肝内脂质沉积和MAFLD发生。MAFLD通常以单纯性肝脂肪变性起始。若未及时进行临床干预,可进展为非酒精性脂肪性肝炎(NASH)及随后的肝纤维化。在纤维化病例中,NASH可进一步进展为肝硬化,甚至在无明确肝硬化的情况下发展为肝细胞癌(HCC)。在HIV阴性人群中,25%-30%的NAFLD患者进展为NASH。相比之下,HIV阳性个体更易发生NAFLD,且疾病进展的临床严重程度更高。相关组织病理学数据仍有限,但接受ART治疗的HIV患者的肝活检结果证实,91%的参与者存在NAFLD,其中65%患有NASH并普遍伴有肝纤维化。全国性流行病学数据显示,脂肪性肝病的发病率不断上升,且发病年龄趋于年轻化

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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