MRI对急性感音神经性听力损失与梅尼埃病诊断及预后效能评估
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦突发性感音神经性听力损失、梅尼埃病、梅尼埃性眩晕、梅尼埃病加重及内耳疾病
基本信息
资源简介
MRI对急性感音神经性听力损失与梅尼埃病诊断及预后效能评估
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦突发性感音神经性听力损失、梅尼埃病、梅尼埃性眩晕、梅尼埃病加重及内耳疾病。研究旨在评估内耳专用序列3D-FLAIR MRI识别迷路内异常的诊断准确性，表征血管与炎症MRI模式，明确增强前后3D-FLAIR序列的预后作用并控制执行时间、方法、既往治疗效应与改善标准等混杂因素，同时将4小时3D-FLAIR影像数据与临床及血液学数据相关联。可用于内耳疾病影像诊断与预后建模研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：突发性感音神经性听力损失、梅尼埃病、梅尼埃性眩晕、梅尼埃病加重、内耳疾病。研究目的：1. 评估MRI结合内耳更特异性序列（3D-FLAIR）采集在识别梅尼埃病或急性/亚急性突发性听力损失患者迷路内异常方面的诊断准确性，而不仅限于耳蜗后病理/神经系统病因。2. 表征血管与炎症MRI模式。3. 明确增强前后3D-FLAIR序列MRI的预后作用，排除MRI执行时间、所用方法、既往治疗效应及改善定义标准等混杂因素。4. 将4小时3D-FLAIR MRI影像数据与临床及血液学数据相关联。
【主题与分类】
主题标签：Sudden Sensorineural Hearing Loss、Meniere Disease、Ménière's Vertigo、Meniere's Disease Aggravated、Inner Ear Disease。本站分类：神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06278129
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06278129
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- 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
疾病：突发性感音神经性听力损失、梅尼埃病、梅尼埃性眩晕、梅尼埃病加重、内耳疾病。研究目的：1. 评估MRI结合内耳更特异性序列（3D-FLAIR）在识别梅尼埃病或急性/亚急性突发性听力损失患者迷路内异常方面的诊断准确性，而不仅限于识别耳蜗后病理/神经系统病因。2. 描述血管性和炎症性MRI表现模式。3. 明确增强前后3D-FLAIR序列MRI的预后作用，排除MRI执行时间、所用方法、既往治疗效果及改善判定标准等混杂因素。4. 将4小时3D-FLAIR MRI影像数据与临床及血液学数据进行相关性分析。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
