肝硬化患者膈肌结构与功能的超声评估:预测并发症与肌少症的床旁工具

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性观察性队列研究,聚焦成人肝硬化患者的膈肌结构与功能。研究采用床旁超声测量膈肌厚度、增厚分数与移动度,并比较不同肝病严重程度及腹水、肝性胸水、肝细胞癌等并发症下的差异

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clinicaltrials
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医学影像预测Cirrhosis of the LiverAscitesPleural Effusion DisorderHepatocellular Carcinoma (HCC)SarcopeniaDiaphragm Movement
Ultrasound Assessment of Diaphragmatic Structure and Function in Patients With Liver Cirrhosis: A Point-of-Care Tool for Predicting Complications and Sarcopenia in Limited Resource Settings

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

肝硬化患者膈肌结构与功能的超声评估:预测并发症与肌少症的床旁工具

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项前瞻性观察性队列研究,聚焦成人肝硬化患者的膈肌结构与功能。研究采用床旁超声测量膈肌厚度、增厚分数与移动度,并比较不同肝病严重程度及腹水、肝性胸水、肝细胞癌等并发症下的差异。对接受大量腹腔穿刺放液的患者,在抽液前后进行超声评估,以判断腹水引流对膈肌力学的急性影响。肝细胞癌患者还将分析现有CT以计算骨骼肌指数,用于与超声指标关联(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:肝硬化、腹水、胸腔积液、肝细胞癌(HCC)、肌少症、膈肌运动。本研究是一项前瞻性观察性队列研究,旨在评估成人肝硬化患者的膈肌结构与功能。研究将使用床旁超声测量膈肌厚度、增厚分数和移动度,并比较这些数值在不同肝病严重程度以及腹水、肝性胸水和肝细胞癌等并发症之间的差异。一组接受大量腹腔穿刺放液的患者将在抽液前后接受超声评估,以确定腹水引流对膈肌力学的急性影响。在肝细胞癌患者中,将分析现有CT扫描以计算骨骼肌指数,从而允许超声

【主题与分类】

主题标签:Cirrhosis of the Liver、Ascites、Pleural Effusion Disorder、Hepatocellular Carcinoma (HCC)、Sarcopenia、Diaphragm Movement。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07667608

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:肝硬化、腹水、胸腔积液、肝细胞癌(HCC)、肌肉减少症、膈肌运动。本研究为一项前瞻性观察性队列研究,旨在评估成人肝硬化患者的膈肌结构与功能。研究将使用床旁超声测量膈肌厚度、增厚分数和移动度,并比较这些数值在肝病严重程度不同阶段以及腹水、肝性胸水和肝细胞癌等并发症中的差异。接受大量腹腔穿刺放液的患者亚组将在放液前后接受超声评估,以确定腹水引流对膈肌力学的急性影响。在肝细胞癌患者中,将分析现有CT扫描以计算骨骼肌指数,从而探讨超声参数与肌肉减少症之间的相关性。健康志愿者将作为参考组,用于建立正常值。还将收集临床和实验室数据、呼吸系统结局及住院详情,以探索膈肌功能障碍与患者预后之间的关联。

本研究旨在验证膈肌超声作为一种简单、无创的工具,用于肝硬化患者的呼吸监测和肌少症评估,尤其是在资源有限的环境中。

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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