声辐射力脉冲成像(ARFI):评估肝脏弹性的新技术

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为声辐射力脉冲成像(ARFI)评估肝脏弹性。覆盖的病症包括肝纤维化、肝硬化、病毒性肝炎、肝脏肿瘤、心力衰竭与胆汁淤积

University Hospital, BordeauxUniversity Hospital, Bordeaux
clinicaltrials
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医学影像Liver FibrosisLiver CirrhosisViral HepatitisLiver TumourCardiac FailureBiliary Cholestasis
Acoustic Radiation Force Impulse Imaging (ARFI) : a New Technique to Assess Liver Elasticity

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

声辐射力脉冲成像(ARFI):评估肝脏弹性的新技术

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为声辐射力脉冲成像(ARFI)评估肝脏弹性。覆盖的病症包括肝纤维化、肝硬化、病毒性肝炎、肝脏肿瘤、心力衰竭与胆汁淤积。慢性肝病可由丙型肝炎、乙型肝炎、酒精、NAFLD、药物及自身免疫性肝病等引起,其病理反应趋向纤维化与肝硬化。肝活检是评估肝纤维化的金标准,但因费用与并发症不适合主动监测,因此安全、廉价、可靠的替代方法成为优先方向。无创肝硬度测量(LSM)日益用于估计慢性肝病患者的肝纤维化,ARFI 是实施该测量的新技术(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:肝纤维化、肝硬化、病毒性肝炎、肝脏肿瘤、心力衰竭、胆汁淤积。慢性肝病有多种病因,如丙型肝炎感染、乙型肝炎感染、酒精、NAFLD(非酒精性脂肪性肝病)、药物和自身免疫性肝病。尽管病因不同,对损伤的病理反应往往相似,导致纤维化和肝硬化。肝活检是目前评估肝纤维化的金标准,但由于其费用和并发症,不适合用于主动监测。因此,开发安全、廉价且可靠的替代方法是优先事项。通过非侵入性方法进行肝硬度测量(LSM)越来越多地用于估计慢性肝病患者的肝纤维化。声辐射力脉冲成像(ARFI)是一种执行实时

【主题与分类】

主题标签:Liver Fibrosis、Liver Cirrhosis、Viral Hepatitis、Liver Tumour、Cardiac Failure、Biliary Cholestasis。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01082419

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    • 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:肝纤维化、肝硬化、病毒性肝炎、肝脏肿瘤、心力衰竭、胆汁淤积。慢性肝病的原因众多,如丙型肝炎感染、乙型肝炎感染、酒精、NAFLD(非酒精性脂肪性肝病)、药物及自身免疫性肝病。尽管病因各异,但对损伤的病理反应往往相似,最终导致纤维化和肝硬化。肝活检是目前评估肝纤维化的金标准,但由于其费用高昂且伴有并发症,不适合进行积极监测。因此,开发安全、经济且可靠的替代方法成为当务之急。通过非侵入性方法进行的肝脏硬度测量(LSM)越来越多地用于评估慢性肝病患者的肝纤维化程度。声辐射力脉冲成像(ARFI)是一项实现实时LSM的新技术。它使用标准超声探头,提供具有可变深度灵活测量框的弹性成像,允许对特定区域进行检查。

本研究的目的是通过ARFI评估这项新技术的有效性、观察者间和观察者内的可重复性,以及通过该方法在不同患者组中获得的肝脏弹性。本研究的主要终点是通过ARFI评估该技术的有效性、观察者间和观察者内的可重复性,以及6个不同患者组和健康志愿者中的肝脏弹性。不同的人群组别为:* 健康志愿者 A组 * 疑似无病肝脏患者(肝脏和胰腺生化正常)。B组 * 非肝硬化肝病患者。C组 * 肝硬化患者。D组 * 有手术指征的肝脏肿瘤患者。E组 * 可逆性肝病患者:* 急性左心功能不全患者。F组 * 胆汁淤积性肝病患者。G组 ARFI测量将在单次肝脏超声检查访视中完成,但可逆性肝病患者除外,他们将进行第二次访视,并

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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