妊娠期巨细胞病毒感染诊断病毒学结果解读软件评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕妊娠期巨细胞病毒(CMV)感染诊断中病毒学结果解读软件的评估,面向卫生专业人员

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clinicaltrials
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其他分类Cytomegalovirus Infections
Evaluation of Software for Interpreting Virological Results Indicated for the Diagnosis of Cytomegalovirus (CMV) Infection During Pregnancy and Intended for Health Professionals

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

妊娠期巨细胞病毒感染诊断病毒学结果解读软件评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕妊娠期巨细胞病毒(CMV)感染诊断中病毒学结果解读软件的评估,面向卫生专业人员。覆盖的病症包括巨细胞病毒感染与母体原发性巨细胞病毒感染。先天性CMV感染是欧洲最常见的先天性感染,出生患病率0.4%,也是非遗传性感觉神经性听力损失的首要原因及神经发育障碍的重要成因。孕期原发性感染时宫内传播风险最高,其诊断依赖2至3项血清学标志物的组合,结果解读较其他感染更复杂,可能需额外分析并延误诊断及二级预防(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:巨细胞病毒感染,母体原发性巨细胞病毒感染。先天性巨细胞病毒(CMV)感染是最常见的先天性感染,在欧洲的出生患病率为0.4%。它是感音神经性听力损失的首要非遗传性病因,也是神经发育障碍的主要原因。当原发性感染发生在妊娠期间时,宫内传播的风险最高。原发性CMV感染无症状或引起非特异性症状,只有血清学检查才能确定诊断。CMV感染的诊断基于2或3种血清学标志物的组合,结果的解读比其他感染更为复杂,可能需要额外的分析,有时会延误诊断以及通过给予伐更昔洛韦对胎儿CMV传播进行二级预防的实施。事实上,二级预防的有效性取决于母体原发性感染后早期给予治疗。内克尔医院先天性CMV感染国家参考中心与保罗·布鲁斯医院病毒学实验室合作,开发了MyCMV“专家”工具,这是一种决策算法,可对CMV血清学和CMV PCR结果进行解读。本研究的假设是,使用并向卫生专业人员(生物学家、助产士和产科医生)提供这一MyCMV“专家”工具来解读病毒学结果,可以避免诊断延误,并使患者能够更快地被转诊至产前诊断中心,以对CMV感染进行适当管理。本研究的目的是评估使用MyCMV工具与参考方法(由该中心专家研究者解读结果)相比,在妊娠早期检测原发性CMV感染的比例。我们还旨在评估母体原发性感染以闭经周数计的推算日期,以及MyCMV工具给出的额外检测

【主题与分类】

主题标签:Cytomegalovirus Infections。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06694428

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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:巨细胞病毒感染,母体原发性巨细胞病毒感染。先天性巨细胞病毒(CMV)感染是最常见的先天性感染,在欧洲的出生患病率为0.4%。它是感音神经性听力损失的主要非遗传性原因,也是神经发育障碍的主要原因。当原发性感染发生在妊娠期间时,宫内传播的风险最高。原发性CMV感染无症状或引起非特异性症状,只有血清学检查才能确诊。CMV感染的诊断基于2或3种血清学标志物的组合,结果的解释比其他感染更为复杂,可能需要额外的分析,有时会延误诊断和实施通过给予伐更昔洛韦对胎儿CMV传播的二级预防。事实上,二级预防的有效性取决于母体原发性感染后早期给予治疗。

位于Necker医院的先天性CMV感染国家参考中心,与Paul Brousse医院的病毒学实验室合作,开发了MyCMV“专家”工具,这是一种决策算法,可用于解读CMV血清学和CMV PCR结果。本研究的假设是,向卫生专业人员(生物学家、助产士和产科医生)提供并使用该MyCMV“专家”工具来解读病毒学结果,可避免诊断延迟,并使患者能更快地被转诊至产前诊断中心,以便对CMV感染进行适当管理。本研究旨在评估使用MyCMV工具与参考方法(由该中心专家研究者解读结果)相比,在妊娠早期原发性CMV感染检出率方面的差异。我们还旨在评估母体原发性感染的孕周推算以及MyCMV工具给出的补充检测。

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

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