急性脑损伤患者全身性亚硝化/氧化应激
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性脑损伤患者,涵盖动脉瘤性蛛网膜下腔出血、脑出血和创伤性脑损伤三类病因

基本信息
资源简介
急性脑损伤患者全身性亚硝化/氧化应激
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦急性脑损伤患者,涵盖动脉瘤性蛛网膜下腔出血、脑出血和创伤性脑损伤三类病因。急性脑损伤可引发广泛的细胞与生化过程激活,加重原发性损伤后的继发性脑损伤。一氧化氮(NO)由精氨酸经一氧化氮合酶(NOS)生成,存在内皮型、神经元型和诱导型三种亚型;在炎症和氧化应激条件下,自由基可与 NO 反应生成过氧亚硝酸盐(ONOO-)。该数据可用于研究全身性亚硝化/氧化应激与急性脑损伤的关系(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:动脉瘤性蛛网膜下腔出血、脑出血、创伤性脑损伤。背景:由创伤性脑损伤(TBI)、脑出血(ICH)和动脉瘤性蛛网膜下腔出血(SAH)引起的急性脑损伤是全球死亡和永久性残疾的主要原因。无论其病因如何,急性脑损伤都与细胞和生化过程的广泛激活有关,这些过程可加重原发性损伤后的损害——这被称为继发性脑损伤。一氧化氮(NO)是一种有效的内源性血管扩张剂,由精氨酸经一氧化氮合酶(NOS)生成,NOS 存在三种亚型:内皮型、神经元型和诱导型 NOS(eNOS、nNOS 和 iNOS)。在炎症和氧化应激条件下(例如急性脑损伤中),自由基可与 NO 反应生成过氧亚硝酸盐(ONOO-),w
【主题与分类】
主题标签:Subarachnoid Hemorrhage, Aneurysmal、Intracerebral Hemorrhage、Traumatic Brain Injury。本站分类:神经系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04951453
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04951453
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:动脉瘤性蛛网膜下腔出血、脑出血、创伤性脑损伤。背景:由创伤性脑损伤(TBI)、脑出血(ICH)和动脉瘤性蛛网膜下腔出血(SAH)引起的急性脑损伤是全球死亡和永久性残疾的主要原因。无论其病因如何,急性脑损伤均与细胞和生化过程的广泛激活相关,这些过程可加重原发性损伤后的损害——这被称为继发性脑损伤。一氧化氮(NO)是一种强效的内源性血管扩张剂,由精氨酸经一氧化氮合酶(NOS)催化生成,NOS存在三种同工型:内皮型、神经元型和诱导型NOS(eNOS、nNOS和iNOS)。在炎症和氧化应激状态下(例如急性脑损伤时),自由基可与NO反应形成过氧亚硝酸盐(ONOO-),后者具有高度反应性,可直接损伤脂质和蛋白质等生物大分子。这种现象,即活性氮物种生成增加并可能导致细胞损伤,被称为亚硝化应激。
目前广泛认为,氧化/亚硝化应激以及NO代谢的相关紊乱参与继发性脑损伤的发生,但这些机制的确切作用仍未完全阐明。一些学者认为NOS功能障碍及由此导致的NO生物利用度降低是继发性脑损伤的重要原因,而另一些学者则主张,iNOS介导的NO过度产生是一种适应不良反应,会因亚硝化应激而加重组织损伤。研究者假设,急性脑损伤与循环中氧化应激生物标志物的即刻升高以及因过氧亚硝酸盐形成(亚硝化应激)导致的NO生物利用度降低相关,并且这代表了继发性脑损伤发生背后的重要机制。NO可利用性的这种降低可能促成一种恶性循环,其中由此导致的
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




