肾上腺偶发瘤及可能自主皮质醇分泌对心血管与代谢改变的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肾上腺偶发瘤及可能自主皮质醇分泌(pACS)对心血管与代谢改变的影响

基本信息
资源简介
肾上腺偶发瘤及可能自主皮质醇分泌对心血管与代谢改变的影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肾上腺偶发瘤及可能自主皮质醇分泌(pACS)对心血管与代谢改变的影响。肾上腺偶发瘤是无关检查中偶然发现的临床静默肿块,按不同标准,多达50%患者可有皮质醇过量的生化证据。pACS 按2016年欧洲内分泌学会指南定义,表现为下丘脑-垂体-肾上腺轴部分、不完全抑制,而无明显皮质醇高分泌体征。研究拟对伴 pACS 的肾上腺偶发瘤患者开展前瞻性纵向研究,评估手术与保守管理对心血管和代谢特征的影响,可用于相关预测与预后分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Adrenal Incidentaloma, Hypercortisolism, Adrenal Tumor. 肾上腺偶发瘤是在因无关原因进行的诊断性影像检查中偶然发现的临床静默肿块。根据所采用的标准,多达50%的肾上腺偶发瘤患者可能有皮质醇过量的生化证据。可能自主皮质醇分泌(pACS),如2016年欧洲内分泌学会指南所定义,其特征是下丘脑-垂体-肾上腺(HPA)轴的部分、不完全抑制,而无明显皮质醇高分泌的典型体征。研究者将对伴有可能自主皮质醇分泌的肾上腺偶发瘤患者进行一项前瞻性纵向研究,旨在评估手术和保守管理对心血管和代谢特征的影响。Data
【主题与分类】
主题标签:Adrenal Incidentaloma、Hypercortisolism、Adrenal Tumor。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04127552
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/NCT04127552
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:肾上腺偶发瘤、皮质醇增多症、肾上腺肿瘤。肾上腺偶发瘤是在因无关原因进行诊断性影像学检查时偶然发现的临床静默性肿块。根据所采用的标准,高达50%的肾上腺偶发瘤患者可能存在皮质醇过量的生化证据。可能的自主皮质醇分泌(pACS),如2016年欧洲内分泌学会指南所定义,其特征是下丘脑-垂体-肾上腺(HPA)轴的部分、不完全抑制,而无明显的皮质醇过度分泌的典型体征。研究者将对伴有可能的自主皮质醇分泌的肾上腺偶发瘤患者进行一项前瞻性纵向研究,旨在评估手术和保守治疗对心血管和代谢特征的影响。
将在基线、1年随访和5年随访时检测数据,以定量识别以下各组中不同的心血管和代谢改变:(1)非功能性肾上腺腺瘤患者;(2)接受保守治疗的可能自主性皮质醇分泌患者;(3)根据2016年欧洲内分泌学会指南接受肾上腺切除术的可能自主性皮质醇分泌患者;(4)无肾上腺肿块的患者。
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。




