利用新技术阐明功能性消化不良症状机制并用神经调节剂进行疗效验证
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦功能性消化不良（FD）与健康人群，涉及功能性胃病与健康对照。研究采用 SPECT/CT、胃排空闪烁显像、MRI、高分辨率测压及炎症生物标志物等新技术，探究胃容受性受损、胃排空障碍、十二指肠功能异常及微炎症机制，并通过神经调节剂米氮平的治疗试验验
基本信息
资源简介
利用新技术阐明功能性消化不良症状机制并用神经调节剂进行疗效验证
该数据集英文名称为“Elucidating Mechanisms That Underlie the Symptomatology of Functional Dyspepsia Using Novel Techniques and Its Therapeutic Validation Using Neuromodulators”，来源于 clinicaltrials.gov，本站归类为神经系统疾病 / 其他。数据集聚焦功能性消化不良（FD）与健康人群，涉及功能性胃病与健康对照两类对象。研究综合采用 SPECT/CT、胃排空闪烁显像、MRI、高分辨率测压及炎症生物标志物等新技术，探究胃容受性受损、胃排空障碍、十二指肠功能异常及微炎症等机制，并通过神经调节剂米氮平的治疗试验对这些机制进行验证。该数据集为理解功能性消化不良的病理生理机制及神经调节剂治疗验证提供了结构化的研究信息来源。
【数据集背景】
功能性消化不良是一种以胃部功能性障碍为特征的情况，其症状学背后的机制尚未被充分阐明。该研究旨在利用新型技术探究功能性消化不良症状学所依赖的机制，并借助神经调节剂进行 therapeutic validation（治疗验证）。研究关注的核心机制包括胃容受性受损、胃排空障碍、十二指肠功能异常以及微炎症，研究对象涵盖功能性胃病患者与健康人群，通过对照设计来考察上述机制在功能性消化不良与健康状态之间的差异。
【数据内容】
该数据集涉及的研究内容围绕多项机制探究目标展开：通过 SPECT/CT 成像与胃部胃底的高分辨率测压发现来探究胃容受性受损；通过胃排空闪烁显像探究胃排空障碍；通过十二指肠的 MRI 成像探究十二指肠功能异常；通过 SPECT/CT 标准摄取值（SUV）及炎症生物标志物探究微炎症。研究同时包含神经调节剂米氮平的治疗试验，用于在功能性消化不良与健康人群中验证上述机制。数据集的主题标签为“Functional Disorder of Stomach”与“Healthy”，对应功能性胃病与健康对照两类条件。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中列出的研究条件为功能性胃病（Functional Disorder of Stomach）与健康（Healthy）。研究所采用的成像与检测技术包括 SPECT/CT、胃排空闪烁显像、MRI、高分辨率测压以及炎症生物标志物检测。关于具体的采集时间、采集地点、样本量、受试者招募方式及数据采集流程等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于功能性消化不良机制研究相关场景，包括对胃容受性受损、胃排空障碍、十二指肠功能异常与微炎症等机制的分析，以及神经调节剂（米氮平）治疗验证相关的研究参考。其功能性胃病与健康对照的设定，也适合用于涉及功能性胃肠病与健康人群比较的研究场景。关于更具体的适用分析类型或建模用途，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据访问方式、数据结构说明、字段定义、预处理步骤或分析流程等均未在源站描述中给出。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、完整性、准确性或验证情况的具体说明。该数据集描述基于 clinicaltrials.gov 的源站信息，研究涉及多种成像与检测技术以及治疗试验，但关于样本规模、数据覆盖范围、缺失情况与偏倚控制等质量相关信息，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。数据集英文名称及来源站信息可作为识别该数据集的依据，具体引用格式与使用许可条款需另行查询源站。
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/NCT06213948
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：胃功能性障碍、健康状态。本研究旨在利用SPECT/CT、胃排空闪烁显像、MRI、高分辨率测压和炎症生物标志物等新型成像技术，探究胃容受和排空受损、十二指肠功能障碍及微炎症的机制，并通过神经调节剂（米氮平）在功能性消化不良（FD）和健康受试者中的治疗试验来验证这些机制。其主要目标包括：* 通过SPECT/CT成像和高分辨率测压对胃底的研究结果，探究胃容受受损。* 通过胃排空闪烁显像探究胃排空受损。* 通过十二指肠MRI成像探究十二指肠功能障碍。* 通过SPECT/CT标准摄取值（SUV）、炎症生物标志物（嗜酸性粒细胞、肥大细胞、IL-6、IL-10）和黏膜屏障标志物（E-钙黏蛋白）探究微炎症。* 探究神经调节剂米氮平的治疗试验是否通过改善胃容受受损来缓解FD症状。
对于目标1-4，将连续招募FD患者和健康志愿者，所有受试者均接受SPECT/CT、MRI、高分辨率测压及生物标志物检测，并对这些检测获得的数据进行分析。对于目标5，完成所有基线检测/标志物检测的入组参与者将接受米氮平治疗四周，并在试验结束时重复进行除生物标志物和MRI之外的所有检测/标志物检测。
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。
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