慢性脑脊髓静脉功能不全高概率患者的血管眼底变化

源站描述指出 CCSVI 可能由颈部静脉狭窄或薄弱导致血液引流不畅,并被认为与多发性硬化、阿尔茨海默病及帕金森病等神经退行性疾病相关;EDS 患者血管异常且易出现自主神经功能障碍

Genetic Disease InvestigatorsGenetic Disease Investigators
clinicaltrials
浏览 9
医学影像Ehlers-Danlos SyndromeMultiple Sclerosis
Vascular Fundus Changes in Patients With High Probability of Chronic Cerebrospinal Venous Insufficiency (CCSVI)

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

慢性脑脊髓静脉功能不全高概率患者的血管眼底变化

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性脑脊髓静脉功能不全(CCSVI)高概率患者的血管眼底变化,涉及 Ehlers-Danlos Syndrome 与 Multiple Sclerosis 两类疾病。源站描述指出 CCSVI 可能由颈部静脉狭窄或薄弱导致血液引流不畅,并被认为与多发性硬化、阿尔茨海默病及帕金森病等神经退行性疾病相关;EDS 患者血管异常且易出现自主神经功能障碍。数据可用于探索 CCSVI 与神经退行性疾病的关联及眼底血管改变的研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Ehlers-Danlos Syndrome、Multiple Sclerosis。慢性脑脊髓静脉功能不全(CCSVI)被认为是多种脑部神经退行性疾病的病因。CCSVI 是由于通常位于颈部(最显著的是颈内静脉)的薄弱或狭窄静脉引流血液(以及一定程度上脑脊液)不畅所致。尽管当前 CCSVI 的关注点和治疗集中于多发性硬化,但 CCSVI 也被认为可能是阿尔茨海默病和帕金森病的潜在病因。此外,Ehlers-Danlos Syndrome(EDS)——一种结缔组织疾病——患者比一般人群更易发展为多发性硬化。已知许多 EDS 患者存在薄弱和异常的血管,且 40 - 70% 的 EDS 患者除众多其他症状外还会出现自主神经功能障碍。

【主题与分类】

主题标签:Ehlers-Danlos Syndrome、Multiple Sclerosis。本站分类:神经系统疾病/阿尔茨海默病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01356134

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:埃勒斯-当洛斯综合征、多发性硬化症。慢性脑脊髓静脉功能不全(CCSVI)被认为是多种脑部神经退行性疾病的病因。CCSVI是由于通常位于颈部区域(最显著的是颈内静脉)的静脉薄弱或狭窄导致血液(以及一定程度上脑脊液)引流不畅所致。尽管目前CCSVI的关注焦点和治疗主要针对多发性硬化症,但CCSVI也被认为可能是阿尔茨海默病和帕金森病的潜在病因。此外,埃勒斯-当洛斯综合征(EDS)——一种结缔组织疾病——患者比一般人群更易患多发性硬化症。已知许多EDS患者存在血管薄弱和异常,且40%至70%的EDS患者除出现CCSVI患者中所见的众多其他症状外,还会发生自主神经功能障碍。在Total Eye Care就诊的EDS合并多发性硬化症患者的小部分亚组中,研究者使用optomap®并在高倍放大下检查结果,注意到一种血管异常,这为CCSVI理论提供了支持。

此类客观数据一直难以获取,fMRI、超声(在一定程度上)和静脉血管成形术结果除外。目前CCSVI的治疗包括对异常狭窄的静脉进行球囊扩张,有时还进行支架植入。CCSVI的治疗为许多多发性硬化症患者带来了希望。尽管CCSVI研究尚处于起步阶段,但许多医生认为CCSVI是解决脑神经退行性疾病患者问题的重要部分。由于CCSVI是一种血管性疾病,研究者假设他们能够通过optomap®筛查CCSVI候选患者。

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

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