超声评估糖尿病周围神经病变坐骨神经与臀下动脉：与靶基因的关联

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数据说明

条件：糖尿病周围神经病变（DPN）。本研究是一项前瞻性、观察性、横断面研究，旨在通过整合生物信息学衍生的分子标志物，探索高频超声在2型糖尿病周围神经病变（DPN）患者中的早期诊断价值。本研究旨在验证DPN进展的“结构-功能-分子”级联假说。背景与依据：DPN是糖尿病的一种高度致残性并发症，目前尚无能够改变疾病进程的治疗方法，凸显了早期检测的迫切需求。我们课题组此前的研究发现，DPN大鼠中N/OFQ升高与肢体血流减少相关，并由膜金属内肽酶（MME）介导。本研究将焦点从血管机制转向神经机制，采用独立的生物信息学分析，鉴定出MMP9是将N/OFQ与DPN相关神经损伤联系起来的核心靶基因，并富集于AMPK信号通路。

因此，本临床研究旨在验证MMP9作为血清生物标志物的价值，并探讨其在超声下与坐骨神经横截面积及臀下动脉血流速度在不同DPN严重程度分级中的相关性。研究设计与参与者：将连续从山西医科大学第二医院内分泌科招募120例根据世界卫生组织标准诊断为2型糖尿病的成年患者。分组与评估：参与者将根据多伦多临床评分系统（TCSS）分为三个不同的严重程度等级：1级（0-5分）、2级（6-9分）、3级（≥10分）。每位参与者将接受以下综合评估：1. 人口学与临床数据收集：记录包括年龄、性别、体重指数、糖尿病病程、HbA1c及血脂谱。2. 超声检查：患者取侧卧位（髋关节和膝关节屈曲），将高频线阵探头置于

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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