唾液腺受累疾病的特征研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦唾液腺受累疾病,涵盖健康志愿者、Sjogren's Syndrome 与唾液腺疾病

National Institute of Dental and Craniofacial Research (NIDCR)National Institute of Dental and Craniofacial Research (NIDCR)
clinicaltrials
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其他分类Healthy VolunteerSjogren's SyndromeSalivary Gland Disease
Characterization of Diseases With Salivary Gland Involvement

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

唾液腺受累疾病的特征研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦唾液腺受累疾病,涵盖健康志愿者、Sjogren's Syndrome 与唾液腺疾病。方案旨在对具有唾液腺受累表现的受试者开展疾病特异性研究,采集其本人、家属及正常对照的数据、生物体液与组织样本,以帮助理解唾液腺疾病的病理生理。唾液腺分泌唾液,对口腔稳态至关重要;帕金森病和系统性淀粉样变性等疾病可通过易获取的唾液腺活检诊断,多种药物和系统性疾病也可经未知机制导致唾液腺功能减退(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:健康志愿者、Sjogren's Syndrome、唾液腺疾病。本方案旨在允许对具有唾液腺受累疾病表现的受试者进行疾病特异性研究,并将能够从这些受试者、其家属和正常对照中收集数据、生物体液和组织样本,以协助我们理解唾液腺疾病病理生理学的研究。外分泌唾液腺通过分泌唾液,在口腔稳态中发挥关键作用,口腔是胃肠道的起始部分。包括帕金森病和系统性淀粉样变性在内的多种疾病,可通过易于获取的唾液腺活检进行诊断。此外,多种药物和系统性疾病通过未知机制导致唾液腺功能减退。我们可能评估有主诉的参与者

【主题与分类】

主题标签:Healthy Volunteer、Sjogren's Syndrome、Salivary Gland Disease。本站分类:神经系统疾病/帕金森病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02327884

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:健康志愿者、干燥综合征、唾液腺疾病。本方案旨在允许对表现为唾液腺受累疾病的受试者进行疾病特异性研究,并将能够从这些受试者、其家庭成员和正常对照者中收集数据、生物体液和组织样本,以协助我们理解唾液腺疾病病理生理学的研究。外分泌唾液腺通过分泌唾液,在口腔稳态中发挥关键作用,口腔是胃肠道的起始部分。包括帕金森病和系统性淀粉样变性在内的多种疾病,可通过易于获取的唾液腺活检进行诊断。此外,多种药物和系统性疾病通过未知机制导致唾液腺功能减退。我们可能评估主诉口干的参与者,以确定其唾液腺功能障碍的原因和严重程度,以及他们是否符合其他NIDCR方案的资格。唾液分泌具有抗菌、润滑、再矿化、消化、缓冲和清洁特性。

这些腺体功能受损可导致龋齿增加;多种口腔硬软组织的改变,伴有疼痛、烧灼感或口腔黏膜溃疡;咀嚼、吞咽和言语问题;以及味觉和嗅觉减退。本方案将为我们提供机会,从多种直接或间接累及唾液腺的病理中学习,拓展我们对这些疾病的认识,并为研究、教学和临床经验提供对感兴趣患者的接触途径。通过本方案获得的信息可能促成潜在的创新性治疗研究。除了在调查NIDCR的MPTB干燥综合征(SS)和唾液腺功能障碍单元感兴趣个体方面的作用外,本方案还可为从其他NIH项目或表现出

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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