垂体大腺瘤患者BDNF与TNF-α及OCT和视野参数数据集
该数据集来自一项前瞻性观察性队列研究，纳入53例垂体大腺瘤患者（106眼），其中36例（72眼）完成12个月随访，分为治疗组（手术和/或药物治疗，n=23）与观察组（n=13）
基本信息
资源简介
垂体大腺瘤患者BDNF与TNF-α及OCT和视野参数数据集
BDNF and TNF-α, OCT and VF parameters in Pituitary Macroadenomas patients
该数据集来自一项前瞻性观察性队列研究，纳入53例垂体大腺瘤患者（106眼），其中36例（72眼）完成12个月随访，分为治疗组（手术和/或药物治疗，n=23）与观察组（n=13）。数据涵盖基线及12个月时的血清BDNF、TNF-α水平，以及通过光学相干断层扫描和自动视野计获取的RNFL、GCIPL结构参数与MS、MD、sLV视野指标。可用于探索系统性神经营养因子与视觉恢复之间的关联，并支持视觉预后预测建模（来源 DOI 解析）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：背景：垂体大腺瘤常因压迫视交叉而导致视觉通路损伤。系统性神经营养因子与视觉恢复之间的关联仍研究不足。方法：本前瞻性观察性队列研究纳入53例患者（106眼）；36例患者（72眼）完成了12个月随访。患者被分配至治疗组（手术和/或药物治疗；n=23）或观察组（n=13）。在基线和12个月时测量血清脑源性神经营养因子（BDNF）和肿瘤坏死因子-α（TNF-α）。使用光学相干断层扫描和自动视野计评估结构参数（视网膜神经纤维层[RNFL]、神经节细胞-内丛状层[GCIPL]）和视野指数（平均敏感度[MS]、平均偏差[MD]、丢失方差平方根[sLV]）。结果：Ser
【主题与分类】
主题标签：Brain-Derived Neurotrophic Factor (BDNF)、Tumor Necrosis Factor alpha (TNF-α)、pituitary macroadenomas、Optical Coherence Tomography、Visual Field、Czynnik martwicy nowotworów alfa (TNF-α)、Makrogruczolaki przysadki、Tomografia koherentna optyczna (OCT)、Pole widzenia (VF)。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://ppm.edu.pl/info/researchdata/SUMb32f2a96b4054784b5120749065a459f/
下载信息
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数据集获取
源站：https://doi.org/10.71804/edr3-gb62
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
背景：垂体大腺瘤常因压迫视交叉而导致视觉通路受损。系统性神经营养因子与视觉恢复之间的关联尚缺乏充分研究。方法：本前瞻性观察性队列研究纳入53例患者（106眼）；36例患者（72眼）完成了12个月随访。患者被分为治疗组（手术和/或药物治疗；n = 23）或观察组（n = 13）。在基线和12个月时测量血清脑源性神经营养因子（BDNF）和肿瘤坏死因子-α（TNF-α）。使用光学相干断层扫描和自动视野计评估结构参数（视网膜神经纤维层[RNFL]、神经节细胞-内丛状层[GCIPL]）和视野指数（平均敏感度[MS]、平均偏差[MD]、丢失方差平方根[sLV]）。结果：血清BDNF水平在基线时（p = 0.0022）和12个月时（p < 0.0001）组间差异显著，而TNF-α水平未见显著变化。
治疗组在右眼视野参数方面表现出显著改善，RNFL轻度增厚（p = 0.0087）。基线BDNF水平与OCT及视野指标呈负相关，尤其是在无功能腺瘤中（R = –0.70至–0.80，p < 0.01）。基线BDNF可预测治疗资格（AUC = 0.815）。结论：垂体大腺瘤与视觉功能障碍及全身性神经营养改变相关。BDNF升高可能反映代偿性神经保护反应，支持分子与眼科联合监测。
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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