NMDAR脑炎长期影响,Level 3

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦NMDAR自身免疫性脑炎的长期影响,属于神经系统疾病分类。NMDAR抗体脑炎是一种罕见的中枢神经系统自身免疫性疾病,年发病率约为百万分之1.5

Hospices Civils de LyonHospices Civils de Lyon
clinicaltrials
浏览 9
其他分类NMDAR Autoimmune Encephalitis
Long-term Impact of NMDAR Encephalitis, Level 3

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

NMDAR脑炎长期影响,Level 3

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦NMDAR自身免疫性脑炎的长期影响,属于神经系统疾病分类。NMDAR抗体脑炎是一种罕见的中枢神经系统自身免疫性疾病,年发病率约为百万分之1.5。患者急性期表现为精神病、记忆丧失、癫痫发作、自主神经系统不稳定或昏迷。自Dalmau教授发现该病14年来,急性期临床表现已得到较好描述,但疾病的社会心理影响仍鲜有探索。现有少数队列研究已发现持续性认知障碍是影响急性期后缓解的因素。鉴于急性期后信息匮乏,确定长期社会心理影响至关重要。该数据可用于研究NMDAR脑炎的长期预后、认知功能及社会心理结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:NMDAR自身免疫性脑炎。NMDA受体抗体脑炎是一种罕见的中枢神经系统自身免疫性神经系统疾病,估计发病率为每年每百万人1.5例。抗NMDAR脑炎患者会经历疾病的急性期,其特征为精神病、记忆丧失、癫痫发作、自主神经系统不稳定或昏迷。自14年前Dalmau教授发现该疾病以来,急性期的临床表现已得到充分表征,而该疾病的社会心理影响在很大程度上仍未被探索。目前,很少有患者队列研究将持续性认知障碍确定为影响急性期后缓解的因素。鉴于急性期后信息的稀缺,因此有必要确定长期的社会和心理

【主题与分类】

主题标签:NMDAR Autoimmune Encephalitis。本站分类:神经系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07158229

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

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07158229

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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。

数据说明

疾病:NMDAR自身免疫性脑炎。NMDA受体抗体脑炎是一种罕见的中枢神经系统自身免疫性神经疾病,估计发病率为每年每百万人1.5例。抗NMDAR脑炎患者会经历疾病的急性期,其特征为精神病症状、记忆丧失、癫痫发作、自主神经系统不稳定或昏迷。自14年前Dalmau教授发现该疾病以来,急性期的临床表现已得到充分描述,而该疾病的社会心理影响仍很大程度上未被探索。目前,很少有队列研究确定了持续性认知障碍是影响急性期后缓解的一个因素。鉴于关于急性期后阶段信息的匮乏,因此,确定这种严重疾病的长期社会和心理结果及其对社交和功能生活的日常影响至关重要。

这一点尤为重要,因为患者多为年轻人,中位年龄为21岁,他们可能面临持久的功能限制,这些限制可能不利于其在职业、教育或社交环境中的成功。

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。