偶然发现的未破裂颅内动脉瘤的监测与治疗对比

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07817511

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数据说明

疾病：未破裂颅内动脉瘤、颅内动脉瘤。过去二十年间，无创脑血管成像技术的发展和西方人口的老龄化，促使越来越多的偶然发现的未破裂颅内动脉瘤（UIAs）得以诊断，其中约80%的直径小于8毫米。神经放射学和神经外科团队长期以来认为，这些UIAs应予以治疗，以保护患者免受蛛网膜下腔出血（SAH）的风险。目前，医学界对于这些偶然发现的病变的管理存在严重分歧，一些团队主张系统性治疗，而另一些则倾向于影像学监测。这种分歧反映了相当程度的不确定性，因此有必要开展一项前瞻性随机研究，比较治疗策略与监测策略。STAF研究旨在评估基于观察等待和影像学监测的保守管理策略在长期神经功能结局方面是否优于立即对动脉瘤进行治疗。

研究假设是，接受即刻动脉瘤治疗的患者相比保守治疗的患者，其临床显著神经功能障碍的发生率更高。临床显著功能障碍定义为改良Rankin量表（mRS）评分≥2且持续超过90天。STAF是一项前瞻性、全国性、多中心、随机、开放标签、平行组试验，并对事件进行裁定（“前瞻性随机开放标签盲法终点”PROBE研究设计）。法国约7至10家神经放射学和神经外科中心将参与并招募患者加入该研究。本研究纳入偶然发现的未破裂颅内动脉瘤（UIAs）的成年参与者。在常规临床诊疗中偶然发现动脉瘤后，患者将被转诊至介入神经放射科医生或神经外科医生。在筛选访视期间，动脉瘤特征和合格

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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