儿童急性脑损伤风险分层床旁颅脑超声成像

该数据集来自clinicaltrials.gov的一项前瞻性观察性队列研究,纳入在CHoR-VCU儿科急诊和PICU因疑似急性脑损伤接受临床指征头颅CT的儿童

Virginia Commonwealth UniversityVirginia Commonwealth University
clinicaltrials
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医学影像分类Acute Brain InjuryTraumatic Brain InjuryIntracranial HemorrhageHydrocephalusStrokeBrain NeoplasmHypoxia-Ischemia, Brain
Bedside Cranial Ultrasound for Risk-Stratified Imaging in Pediatric Acute Brain Injury

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

儿童急性脑损伤风险分层床旁颅脑超声成像

该数据集来自clinicaltrials.gov的一项前瞻性观察性队列研究,纳入在CHoR-VCU儿科急诊和PICU因疑似急性脑损伤接受临床指征头颅CT的儿童。在头颅CT后6小时内,由仅负责采集的研究扫描员使用1-3 MHz相控阵探头经双侧颞窗和额窗获取标准化B模式床旁颅脑超声,导出中脑平面及邻近的3-5秒去标识化动态影像至加密离线读片工作站。两名预设专家读片者在Horos中独立离线判读,对临床过程、头颅CT报告等设盲。数据可用于急性脑损伤的影像学研究与风险分层分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性脑损伤、创伤性脑损伤、颅内出血、脑积水、卒中、脑肿瘤、脑缺氧缺血。前瞻性观察性队列研究,对象为在弗吉尼亚联邦大学里士满儿童医院(CHoR-VCU)儿科急诊和PICU因疑似急性脑损伤(ABI)接受临床指征头颅CT的儿童。在头颅CT后6小时内,经过培训的研究扫描员(仅承担采集角色)使用1-3 MHz相控阵探头经双侧颞窗和额窗获取标准化B模式床旁颅脑超声(cPOCUS),将中脑平面及邻近的3-5秒去标识化动态影像导出至加密离线读片工作站。两名预设专家读片者在Horos中独立离线判读研究影像,每人均对临床过程、头颅CT报告以及

【主题与分类】

主题标签:Acute Brain Injury、Traumatic Brain Injury、Intracranial Hemorrhage、Hydrocephalus、Stroke、Brain Neoplasm、Hypoxia-Ischemia, Brain。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07772323

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07772323

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  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;
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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。

数据说明

条件:急性脑损伤、创伤性脑损伤、颅内出血、脑积水、卒中、脑肿瘤、缺氧缺血性脑病。这是一项前瞻性观察性队列研究,研究对象为在弗吉尼亚联邦大学里士满儿童医院(CHoR-VCU)儿科急诊科和儿科重症监护病房因疑似急性脑损伤(ABI)而接受临床指征头颅CT检查的儿童。在头颅CT检查后6小时内,经过培训的研究扫描人员(仅负责采集)使用1-3 MHz相控阵探头,经双侧颞窗和额窗采集标准化的B型颅脑床旁超声(cPOCUS)图像,并将中脑平面及其周围3-5秒的匿名电影回放导出至加密的离线阅片工作站。两名预先指定的专家阅片者使用Horos独立离线判读这些检查,且均对临床病程、头颅CT报告及彼此判读结果设盲;对于判读不一致的病例,通过共同重新阅片达成单一裁定共识判读,该判读作为cPOCUS指数试验。放射科主治医师的头颅CT报告为诊断金标准(参考标准)。

由于读数不会实时返回给临床团队,cPOCUS并非一项指定干预措施,且终点为诊断测试特征,因此临床诊疗不会发生改变。

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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