MSOT与MRI无创评估儿童慢性排便障碍肠道传输时间

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童慢性排便障碍的无创评估,涉及MSOT与MRI两种影像手段用于测量肠道传输时间

Dr. med. Sonja DiezDr. med. Sonja Diez
clinicaltrials
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医学影像预测Chronic ConstipationSlow Transit ConstipationIntestinal Transit DisorderHirschsprungs Disease
MSOT and MRI for Non-invasive Assessment of Intestinal Transit Time in Children With Chronic Bowel Emptying Disorders

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

MSOT与MRI无创评估儿童慢性排便障碍肠道传输时间

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦儿童慢性排便障碍的无创评估,涉及MSOT与MRI两种影像手段用于测量肠道传输时间。覆盖的疾病包括慢性便秘、慢传输型便秘、肠道传输障碍及Hirschsprungs病。源站描述指出慢性排便障碍涵盖多种病因,如特发性慢性便秘、Hirschsprung病、囊性纤维化、先天畸形及术后并发症、神经源性膀胱与直肠排空障碍,以及慢性肛裂、先天性肛门狭窄和既往腹部手术等。该数据可用于相关疾病的影像评估与肠道功能研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:慢性便秘、慢传输型便秘、肠道传输障碍、Hirschsprungs病。在当前医学文献中,慢性排便障碍这一术语涵盖多种病症。其中,特发性慢性便秘是核心患者亚组,常出现治疗难治性症状。然而,还必须考虑慢性排便障碍的其他病因,如Hirschsprung病、囊性纤维化、先天畸形及其术后并发症,或神经源性膀胱与直肠排空障碍。此外,慢性肛裂、先天性肛门狭窄和既往腹部手术也可导致慢性排便障碍。在大多数情况下,潜在病因并非单一、控制良好的症状,而是异质性症状复合体。例如慢性便秘,

【主题与分类】

主题标签:Chronic Constipation、Slow Transit Constipation、Intestinal Transit Disorder、Hirschsprungs Disease。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06911749

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数据说明

疾病:慢性便秘、慢传输型便秘、肠道传输障碍、先天性巨结肠。在当前医学文献中,慢性排便障碍这一术语涵盖了多种病症。其中,特发性慢性便秘是核心患者亚群,常遭受治疗难以缓解的症状。然而,慢性排便障碍的其他原因也必须考虑,如先天性巨结肠、囊性纤维化、先天性畸形及其术后并发症,或神经源性膀胱和直肠排空障碍。此外,慢性肛裂、先天性肛门狭窄以及既往腹部手术也可能导致慢性排便障碍。在大多数情况下,根本原因并非单一、控制良好的症状,而是异质性的症状复合体。例如,慢性便秘根据罗马IV标准基于多种症状定义,诊断要求症状持续时间至少三个月。

在儿童中,此病症常表现为排便困难、严重腹痛、拒食、大便失禁、遗尿及活动水平下降等一系列症状的组合,往往需要多模式且有时极为繁重的治疗。患者通常经历显著痛苦,生活质量明显降低。儿童和青少年慢性便秘的患病率较高,报告率高达34%。然而,在超过90%的病例中,无法确定器质性原因。保守治疗方法往往效果不足或无法防止长期慢性化。尽管如此,儿童和青少年的排便障碍常被低估,有时在精神科治疗环境中管理,这可能导致长期的身体和心理发育损害。诊断挑战在于,在排除明显的器质性原因后,区分“慢传输型便秘”(STC)与“出口梗阻”(OO)仍是儿童中的一大诊断难题。

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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