低温治疗时代新生儿脑病的长期后果

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦新生儿脑病(NE)在接受治疗性低温(TH)后的长期结局。源站描述指出,TH 虽能降低死亡率和严重发育障碍发生率,但幸存者中各种疾病仍常见,且既往随访研究多局限于死亡率和最严重疾病形式,不能据此认为 TH 消除了所有发育缺陷;近期文献报告无严重残

McGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health CentreMcGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health Centre
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医学影像预测Neonatal EncephalopathyTherapeutic HypothermiaBrain InjuriesChild Development
The Long-term Consequences of Neonatal Encephalopathy in the Hypothermia Era

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

低温治疗时代新生儿脑病的长期后果

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦新生儿脑病(NE)在接受治疗性低温(TH)后的长期结局。源站描述指出,TH 虽能降低死亡率和严重发育障碍发生率,但幸存者中各种疾病仍常见,且既往随访研究多局限于死亡率和最严重疾病形式,不能据此认为 TH 消除了所有发育缺陷;近期文献报告无严重残疾的 NE-TH 儿童在入学时常见认知和行为困难。数据可用于研究 TH 后认知、行为等长期发育结局(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:新生儿脑病、治疗性低温、脑损伤、儿童发育。理由:治疗性低温(TH)约10年前在多数工业化国家成为中度和重度新生儿脑病(NE)新生儿的标准治疗。尽管TH在降低死亡率和严重发育障碍发生率方面有效,但幸存者中各种疾病仍常见。此外,由于既往随访研究的重点局限于死亡率和最严重形式的疾病,因此认为TH能最小化所有发育缺陷是错误的。事实上,近期文献报告无严重残疾的NE-TH儿童在入学时常见认知和行为困难。尽管这些困难可能不如脑性瘫痪和智力障

【主题与分类】

主题标签:Neonatal Encephalopathy、Therapeutic Hypothermia、Brain Injuries、Child Development。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05756296

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    • 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

条件:新生儿脑病、治疗性低温、脑损伤、儿童发育。理由:大约10年前,治疗性低温(TH)在大多数工业化国家成为中度和重度新生儿脑病(NE)患儿的标准治疗。尽管TH在降低死亡率和严重发育障碍发生率方面有效,但幸存者中各种并发症仍然常见。此外,由于以往随访研究的重点局限于死亡率和最严重形式的并发症,因此认为TH能最大限度减少所有发育缺陷的结论是错误的。事实上,近期文献报道,无严重残疾的NE-TH患儿在入学时常见认知和行为困难。虽然这些困难可能不如脑瘫和智力障碍那样显著,但它们对儿童自主性和家庭福祉的负面影响同样重要,其性质和程度需要全面评估。目的与假设:1.

比较9岁NE-TH儿童与年龄、性别匹配的无NE同龄对照儿童在综合标准化结局评估中的高阶认知、社交和心理情绪能力。假设1:与年龄、性别匹配的无NE-TH同龄儿童相比,NE-TH儿童将表现出较低的智商、执行功能、注意力、社会认知和自尊,但焦虑以及行为和同伴问题更多。2. 使用定量MRI比较9岁NE-TH儿童与年龄、性别匹配的无NE同龄对照儿童的结构性脑完整性。假设2:与年龄、性别匹配的无NE-TH同龄儿童相比,NE-TH儿童将表现为总脑体积和区域(基底节、海马、小脑)脑体积较小,皮质和皮质下形态计量学改变,以及广泛的白质微结构和髓鞘化改变。3. 评估9岁时认知、心理情绪和运动技能之间的关系

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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