MIRICURE:Mirikizumab 联合刮除与修复(闭合)治疗肛周瘘管型克罗恩病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 MIRICURE 研究,即 Mirikizumab 联合瘘管刮除与内口闭合治疗肛周瘘管型克罗恩病

Icahn School of Medicine at Mount SinaiIcahn School of Medicine at Mount Sinai
clinicaltrials
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医学影像分类Crohn's DiseasePerianal Fistula
MIRICURE: Mirikizumab With Curettage and Repair (Closure) for Perianal Fistulizing Crohn's Disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

MIRICURE:Mirikizumab 联合刮除与修复(闭合)治疗肛周瘘管型克罗恩病

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 MIRICURE 研究,即 Mirikizumab 联合瘘管刮除与内口闭合治疗肛周瘘管型克罗恩病。源站描述显示,这是一项 Phase 4、多中心、单臂、开放标签研究,计划入组约 50 名患有活动性复杂肛周瘘管型克罗恩病的成人。数据覆盖克罗恩病与肛周瘘管相关临床信息,可用于了解该联合治疗策略的研究设计与人群特征,服务于克罗恩病肛周瘘管治疗领域的临床研究与分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:克罗恩病、肛周瘘管。肛周瘘管型克罗恩病是克罗恩病的一种严重表现,与持续性瘘管引流、生活质量受损和显著发病率相关。尽管生物制剂治疗改善了结局,但持久的瘘管愈合仍不常见,最佳治疗策略仍在不断明确中。Mirikizumab 是一种白细胞介素-23 p19 拮抗剂,已获批用于治疗中度至重度活动性克罗恩病。外科管理,包括瘘管刮除和内口闭合,在纳入复杂肛周瘘管的多学科治疗方法时已显示出良好结局。这项 Phase 4、多中心、单臂、开放标签研究将入组约 50 名患有活动性复杂肛周瘘管型克罗恩病的成人。参与者将接受检查

【主题与分类】

主题标签:Crohn's Disease、Perianal Fistula。本站分类:症状、体征与临床所见。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07782021

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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:克罗恩病、肛周瘘。肛周瘘性克罗恩病是克罗恩病的一种严重表现,与持续性瘘管引流、生活质量受损及显著发病率相关。尽管生物制剂治疗已改善预后,但持久的瘘管愈合仍不常见,最佳治疗策略仍在不断明确中。Mirikizumab是一种白细胞介素-23 p19拮抗剂,已获批用于治疗中重度活动性克罗恩病。手术治疗,包括瘘管刮除术和内口闭合术,在纳入复杂性肛周瘘的多学科治疗方法时已显示出良好的疗效。这项4期、多中心、单臂、开放标签研究将纳入约50名患有活动性复杂性肛周瘘性克罗恩病的成人。参与者在开始mirikizumab诱导治疗前将接受麻醉下检查、瘘管刮除术及挂线置入术。

治疗8至10周后,受试者将在麻醉下接受复查,包括移除挂线、重复刮除术及内口闭合。受试者将接受mirikizumab诱导治疗后转入维持治疗,并随访48周。将在第12、24和48周进行盆腔MRI检查,并使用标准化的MAGNIFI-CD和TOpCLASS标准进行评估。整个研究期间将收集临床评估、患者报告结局指标、安全性评价及生活质量评估。主要目的是评估第24周时达到临床缓解与影像学应答复合终点的受试者比例。次要目的包括评估截至第48周的临床缓解、影像学缓解、瘘管愈合、生活质量、疾病活动度及安全性。

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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