Cutibacterium Acnes 在退行性腰椎间盘疾病发展中的作用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Cutibacterium Acnes 与退行性腰椎间盘疾病的关系,涉及腰椎间盘突出、腰椎间盘退变、Cutibacterium Acnes 及下背痛

Masaryk UniversityMasaryk University
clinicaltrials
浏览 7
医学影像分类Lumbar Disc HerniationLumbar Disc DegenerationCutibacterium AcnesLow Back Pain
The Role of Cutibacterium Acnes in the Development of Degenerative Lumbar Intervertebral Disc Disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

Cutibacterium Acnes 在退行性腰椎间盘疾病发展中的作用

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦 Cutibacterium Acnes 与退行性腰椎间盘疾病的关系,涉及腰椎间盘突出、腰椎间盘退变、Cutibacterium Acnes 及下背痛。项目分为回顾性与前瞻性两部分:回顾性部分利用既往研究入组的大型患者队列进行数据处理与分析;前瞻性部分包括患者入组、术前数据采集、围手术期组织采集、微生物学检查、术后随访及数据管理与统计分析。回顾性部分计划使用捷克共和国布尔诺 St. Anne's University Hospital 神经外科保存的 C. acnes 数据库,该库包含 1200 名匿名成年症状性腰椎间盘突出患者(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Lumbar Disc Herniation, Lumbar Disc Degeneration, Cutibacterium Acnes, Low Back Pain. 该项目分为回顾性和前瞻性两部分。回顾性部分将包括使用我们在先前研究中入组的大型患者队列进行数据处理和分析。前瞻性部分将包括 a) 患者入组,b) 术前数据采集,c) 围手术期组织采集,d) 微生物学检查,e) 术后随访,以及 f) 数据管理和统计分析。回顾性数据处理和分析 对于项目的回顾性部分,研究者计划使用保存在捷克共和国布尔诺 St. Anne's University Hospital 神经外科的 C. acnes 数据库。该数据库包含 1200 名匿名成年症状性腰椎间盘突出患者,计划接受显微椎间盘切除术

【主题与分类】

主题标签:Lumbar Disc Herniation、Lumbar Disc Degeneration、Cutibacterium Acnes、Low Back Pain。本站分类:神经系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07085247

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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

疾病:腰椎间盘突出、腰椎间盘退变、痤疮丙酸杆菌、下背痛。本项目分为回顾性和前瞻性两部分。回顾性部分将利用我们既往研究中入组的大型患者队列进行数据处理和分析。前瞻性部分将包括:a)患者入组,b)术前数据收集,c)围手术期组织采集,d)微生物学检查,e)术后随访,以及f)数据管理和统计分析。回顾性数据处理与分析:对于本项目的回顾性部分,研究者计划使用存储在捷克共和国布尔诺圣安妮大学医院神经外科的痤疮丙酸杆菌数据库。该数据库包含1200名匿名成年患者,这些患者患有症状性腰椎间盘突出,计划在2015年至2024年间接受显微椎间盘切除术。这些患者是在题为“低毒力细菌痤疮丙酸杆菌在椎间盘组织中的存在作为慢性背痛病因”的研究项目期间入组的。

每位患者在研究入组前均签署了知情同意书,以便未来进行数据分析。根据我们的初步审查,回顾性队列中至少有400名患者已完成流行病学、MRI、微生物学和临床数据。流行病学数据包括年龄、性别、椎间盘突出复发、术前硬膜外类固醇注射、体重指数(BMI)、突出腰椎节段、突出类型和体力工作量。临床数据包括术中收集的椎间盘组织的微生物学检查结果、术前脊柱MRI、术前和术后视觉模拟量表(VAS)疼痛强度,以及通过Oswestry功能障碍问卷(ODQ)量化的下背痛功能障碍。尽管数据可用,但尚未在数据集上检验痤疮丙酸杆菌阳性与临床结局之间的假设。因此,在项目的这一部分,微

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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