男性下尿路症状的脑影像研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦男性下尿路症状(LUTS)与脑结构及功能的关系。研究招募三组人群:BPH 且 BOO 术后储尿症状显著改善者、BPH 且术后储尿症状持续者,以及无 LUTS 但计划接受根治性前列腺切除术的对照组

The Methodist Hospital Research InstituteThe Methodist Hospital Research Institute
clinicaltrials
浏览 19
医学影像分类Voiding Disorders
Brain Imaging in Men With Lower Urinary Tract Symptoms

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

男性下尿路症状的脑影像研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦男性下尿路症状(LUTS)与脑结构及功能的关系。研究招募三组人群:BPH 且 BOO 术后储尿症状显著改善者、BPH 且术后储尿症状持续者,以及无 LUTS 但计划接受根治性前列腺切除术的对照组。每位参与者接受详细病史、体格检查及 IPSS、IPSS 生活质量、ISI、PGI-S 和 PGI-I 等评估。数据可用于探索脑影像特征与 LUTS 改善或持续之间的关联,支持分类等分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:排尿障碍。研究者提出一项独特的多模态前瞻性研究,将使研究者首次能够在基线和术后识别男性 BPH 和 BOO 患者中 LUTS 的结构和功能性脑贡献。为此,研究者将招募三组不同的患者:第 1 组:BPH 患者在 BOO 手术后储尿症状显著改善。第 2 组:BPH 患者在 BOO 手术后储尿症状持续存在。第 3 组(对照组):无 LUTS 且计划接受根治性前列腺切除术的男性。每位参与者将提供详细病史,接受完整的体格检查,并将进行以下评估:IPSS、IPSS 生活质量、失禁严重程度指数(ISI)、患者总体严重程度印象(PGI-S)和改善印象(PGI-I)1

【主题与分类】

主题标签:Voiding Disorders。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03991429

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    • 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:排尿障碍。研究者提出一项独特的多模式前瞻性研究,将使研究者首次能够在基线和术后识别脑结构与功能对BPH和BOO男性LUTS的贡献。为此,研究者将招募三组不同的患者:第1组:BPH患者,在BOO手术后储尿期症状显著改善。第2组:BPH患者,在BOO手术后储尿期症状持续存在。第3组(对照组):无LUTS且计划接受根治性前列腺切除术的男性。每位参与者将提供详细病史,接受完整体格检查,并进行以下评估:IPSS、IPSS生活质量、失禁严重程度指数(ISI)、患者总体严重程度印象(PGI-S)和改善印象(PGI-I)19, 20、国际勃起功能指数(IIEF-5)、MRI安全筛查问卷。将测量排尿后残余尿量,并获取尿样进行尿液分析(患者和对照组)。还将从参与者处获取为期两天的膀胱日记。

第1组和第2组的参与者将在神经影像扫描前一年内接受临床尿动力学检查。所有参与者将在BOO手术(经尿道前列腺电切/消融术和单纯前列腺切除术)后及对照组根治性前列腺切除术后第1、3、6个月接受随访。每次随访时,研究者将收集以下数据:所有患者在第1、3、6个月时均重复进行尿流率和PVR评估、排尿日记及所有问卷。第6个月时仍有持续性储尿期LUTS的参与者将重复进行UDS,以确保BOO已解除。第1组和第2组将在本研究期间接受两次同步fMRI/UDS扫描:第一次在BOO手术前,第二次在第6个月时。对照组将接受基线fMRI/UDS。研究者的estab

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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