Ma2 患者临床表型与结局特征研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Ma2 患者临床表型与结局的特征研究,涉及自身免疫性脑炎与副肿瘤综合征

Hospices Civils de LyonHospices Civils de Lyon
clinicaltrials
浏览 12
医学影像分类Autoimmune EncephalitisParaneoplastic Syndromes
Characterisation of Clinical Phenotypes and Outcomes of Ma2 Patient

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Ma2 患者临床表型与结局特征研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Ma2 患者临床表型与结局的特征研究,涉及自身免疫性脑炎与副肿瘤综合征。抗 Ma2 副肿瘤神经综合征属罕见疾病,预后较差,常与睾丸精原细胞瘤样肿瘤相关,也可与肺癌相关,典型表现为边缘叶、间脑和/或脑干脑炎。数据可用于刻画其临床、生物学与影像学异质性,辅助诊断与预后分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:自身免疫性脑炎、副肿瘤综合征。副肿瘤神经综合征(PNS)是癌症的罕见并发症,发生率约为 0.01%。其临床、生物学和影像学表现具有异质性,可能构成诊断挑战。抗 Ma2 PNS 是罕见疾病,预后较差。它们最常与睾丸精原细胞瘤样肿瘤相关,但也可能与肺癌相关。典型情况下,它们表现为边缘叶、间脑和/或脑干脑炎。抗 Ma2 抗体靶向细胞内受体,是特定形式脑炎的特征。已有非典型表现的描述,包括发作性睡病-猝倒、体重增加、性功能障碍和运动神经元综合征,这解释了诊断抗 Ma2 相关 PNS 的困难。更好地刻画其表型似乎很有意义。

【主题与分类】

主题标签:Autoimmune Encephalitis、Paraneoplastic Syndromes。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05645185

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05645185

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • 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

疾病:自身免疫性脑炎、副肿瘤综合征。副肿瘤性神经综合征(PNS)是癌症的罕见并发症,发生率约为0.01%。其临床、生物学和影像学表现异质性大,可能构成诊断挑战。抗Ma2副肿瘤性神经综合征是预后不良的罕见疾病,最常与精原细胞瘤样睾丸肿瘤相关,但也可见于肺癌。典型表现为边缘叶、间脑和/或脑干脑炎。抗Ma2抗体靶向细胞内受体,是某种特定形式脑炎的特征性标志。已有非典型表现的报道,包括发作性睡病-猝倒、体重增加、性功能障碍和运动神经元综合征,这解释了抗Ma2相关副肿瘤性神经综合征诊断困难的原因。更好地刻画Ma2患者表型以优化诊断和随访,似乎具有重要意义。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案