EHPVO 患者的血液学异常
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肝外门静脉梗阻(EHPVO)患者的血液学异常。EHPVO 是肝外门静脉血栓性阻塞引起的非肝硬化性门静脉高压,常伴食管胃底静脉曲张破裂出血、脾功能亢进和脾肿大

基本信息
资源简介
EHPVO 患者的血液学异常
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肝外门静脉梗阻(EHPVO)患者的血液学异常。EHPVO 是肝外门静脉血栓性阻塞引起的非肝硬化性门静脉高压,常伴食管胃底静脉曲张破裂出血、脾功能亢进和脾肿大。患者常见血小板减少、贫血和白细胞减少,多归因于脾功能亢进;但在合并骨髓增殖性肿瘤(MPN)等情况下,这些血细胞减少可能被掩盖。数据覆盖血栓形成倾向、抗磷脂综合征(APS)、阵发性睡眠性血红蛋白尿(PNH)等条件,可用于血液学异常与门静脉高压关联的研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肝外门静脉梗阻(EHPVO)、血栓形成倾向、骨髓增殖性肿瘤(MPN)、抗磷脂综合征(APS)、阵发性睡眠性血红蛋白尿(PNH)、血小板减少、贫血、白细胞减少。肝外门静脉梗阻(EHPVO)是一种非肝硬化性门静脉高压病因,由肝脏外门静脉的血栓性阻塞引起。保留的肝实质将 EHPVO 与肝内型门静脉高压病因区分开来。然而,静脉曲张破裂出血、脾功能亢进和脾肿大等并发症仍很常见。EHPVO 中常观察到的血液学异常包括血小板减少、贫血和白细胞减少,通常归因于脾功能亢进。然而,在一部分患者中,尤其是那些合并骨髓增殖性肿瘤(MPN)的患者,由于血液生成增加,这些血细胞减少可能被掩盖
【主题与分类】
主题标签:Thrombophilia、Myeloproliferative Neoplasms (MPN)、Antiphospholipid Syndrome (APS)、Thrombocytopenia、Anemia、Leukopenia。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07108023
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07108023
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
病症:肝外门静脉梗阻(EHPVO)、血栓形成倾向、骨髓增生性肿瘤(MPN)、抗磷脂综合征(APS)、阵发性夜间血红蛋白尿(PNH)、血小板减少、贫血、白细胞减少。肝外门静脉梗阻(EHPVO)是一种非肝硬化性门脉高压症,由肝外门静脉内的血栓阻塞引起。肝实质保持完好,这一点将EHPVO与肝内型门脉高压症区分开来。然而,诸如静脉曲张出血、脾功能亢进和脾肿大等并发症仍很常见。EHPVO中常观察到的血液学异常包括血小板减少、贫血和白细胞减少,通常归因于脾功能亢进。然而,在一部分患者中,特别是那些同时患有骨髓增生性肿瘤(MPN)的患者,由于血细胞生成增加,这些血细胞减少可能被掩盖。
凝血功能检查也可能显示轻微异常或潜在易栓症的迹象。越来越多的文献表明,EHPVO与潜在的促血栓形成状态之间存在强烈关联,如MPN(常与JAK2V617F突变相关)、抗磷脂综合征(APS)和阵发性睡眠性血红蛋白尿(PNH)。早期识别这些疾病可能对临床管理、预后和长期监测产生重大影响。本研究是一项横断面观察性分析,旨在调查Assiut大学医院EHPVO患者的血液学谱。数据将从病历中回顾性收集,包括全血细胞计数及分类、肝功能检查、凝血参数以及可获取时的特定易栓症检查。主要目标是将这些实验室检查结果与潜在的血液系统疾病相关联。次要目标包括评估这些异常与临床结局(如静脉曲张出血、输血需求和预后)之间的关联。
该研究可能为风险分层提供有价值的见解,并强调在该患者群体中进行血栓形成倾向筛查的重要性。
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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