利用新型结构与功能MRI评估CFTR调节剂治疗囊性纤维化肺病

条件:第1组:健康对照,第2组:稳定期CF,第3组:预计接受CFTR调节剂治疗的CF参与者,第4组:4-8岁开始三联组合调节剂治疗的CF参与者

The Hospital for Sick ChildrenThe Hospital for Sick Children
clinicaltrials
浏览 9
医学影像回归Group 1: Healthy ControlsGroup 2: Stable CF
Assessment of CFTR-Modulator Treatment in Cystic Fibrosis Lung Disease Using Novel Structural and Functional MRI

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

利用新型结构与功能MRI评估CFTR调节剂治疗囊性纤维化肺病

该数据集英文名为“Assessment of CFTR-Modulator Treatment in Cystic Fibrosis Lung Disease Using Novel Structural and Functional MRI”,来源于clinicaltrials.gov,本站分类为呼吸系统疾病 / 其他。该研究为一项前瞻性、纵向观察性研究,在The Hospital for Sick Children(SickKids)开展,旨在评估MRI检测接受CFTR调节剂治疗的囊性纤维化(CF)患者肺部结构和功能变化的能力。研究对象分为四组:第1组为健康对照,第2组为稳定期CF,第3组为预计接受CFTR调节剂治疗的CF参与者,第4组为4-8岁开始三联组合调节剂治疗的CF参与者。研究涉及肺量计、体描箱(可选)、多次呼吸洗出测试、MRI及生活质量测量等程序。

【数据集背景】

该数据集所对应的研究聚焦于囊性纤维化肺疾病,尤其是CFTR调节剂治疗背景下肺部结构及功能变化的评估。囊性纤维化是一种影响呼吸系统的遗传性疾病,CFTR调节剂治疗是近年来针对其基础缺陷的重要干预方向。该研究采用前瞻性、纵向观察性设计,在The Hospital for Sick Children(SickKids)开展,试图通过新型结构和功能MRI来捕捉治疗相关的肺部变化。研究设置了健康对照、稳定期CF、预计接受CFTR调节剂治疗的CF参与者以及4-8岁开始三联组合调节剂治疗的CF参与者四类人群,以覆盖不同疾病状态和治疗阶段。

【数据内容】

数据集的主题标签包括:Group 1: Healthy Controls,Group 2: Stable CF,Group 3: CF Participants Anticipated to Receive CFTR-modulator Therapy,Group 4: 4-8 yo CF Participants Starting Triple Combination Modulator Therapy。源站描述中提及的研究程序包括肺量计、体描箱(可选)、多次呼吸洗出测试、MRI以及生活质量测量。研究将包括三到六次研究访视,针对第1组、第2组和第3组:基线、一个月(±1周)和6个月(±2周),如果他们重新同意,则再进行3次额外访视,时间为1年(±6……源站描述在此处截断,后续内容未提供。关于具体数据字段、变量类型、样本量、影像参数、统计指标等,源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于clinicaltrials.gov,属于呼吸系统疾病 / 其他分类。研究在The Hospital for Sick Children(SickKids)进行,为前瞻性、纵向观察性研究。参与者需符合 eligibility criteria 并同意参与研究后,接受相关研究程序。采集方式包括肺量计、体描箱(可选)、多次呼吸洗出测试、MRI和生活质量测量。关于采集时间窗口,源站描述提及第1组、第2组和第3组将进行三到六次研究访视:基线、一个月(±1周)和6个月(±2周),若重新同意则增加3次额外访视,时间为1年(±6……后续内容未完整提供。第4组的具体访视安排、各程序的具体操作细节、设备型号、采集频率等,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于评估MRI在囊性纤维化肺疾病中检测CFTR调节剂治疗相关肺结构和功能变化的能力。潜在应用场景包括:比较健康对照与不同CF人群的肺部影像及功能指标;纵向追踪稳定期CF患者、预计接受CFTR调节剂治疗的患者以及4-8岁开始三联组合调节剂治疗的儿童患者;结合肺量计、多次呼吸洗出测试和生活质量测量等多维度指标,分析治疗与疾病进展的关系。由于研究包含健康对照和多个CF亚组,也可用于探索性分析不同治疗阶段或年龄段的差异。具体适用场景需结合源站完整方案及数据可及性确定,源站未提供进一步说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法,包括数据下载方式、访问权限、格式说明、预处理流程、分析工具或代码等。研究程序涉及肺量计、体描箱(可选)、多次呼吸洗出测试、MRI和生活质量测量,但如何将这些数据用于二次分析、如何匹配纵向访视、如何处理缺失数据等,源站未提供。用户需参考clinicaltrials.gov源站页面或联系研究方获取进一步信息。

【质量与限制】

该研究为前瞻性、纵向观察性研究,设置健康对照和多个CF亚组,有助于观察治疗相关变化。但源站描述在访视安排处截断,第4组的具体随访计划、样本量、各测量指标的具体参数、数据完整性、缺失情况、质量控制措施等均未提供。此外,该数据集来源于clinicaltrials.gov,可能仅包含研究注册信息而非完整原始数据。关于数据质量、偏倚控制、统计功效、外部有效性等,源站未提供。使用者需注意研究人群的年龄范围、单中心设计以及观察性研究本身的局限,具体限制需结合完整方案评估。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式、许可协议、使用条款或数据共享政策。该数据集来源于clinicaltrials.gov,用户应遵循源站的相关规定。关于是否允许商用、是否需署名、是否可再分发等,源站未提供。建议用户直接查阅clinicaltrials.gov上该研究的注册页面以获取引用和许可信息。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04391322

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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:第1组:健康对照,第2组:稳定期CF,第3组:预计接受CFTR调节剂治疗的CF参与者,第4组:开始三联组合调节剂治疗的4-8岁CF参与者。这是一项在The Hospital for Sick Children(SickKids)进行的前瞻性、纵向观察性研究。本研究的目的是评估MRI检测接受CFTR调节剂治疗的CF患者肺部结构和功能变化的能力。符合入选标准并同意参与研究的参与者将接受研究程序,包括肺量计检查和体描箱检查(可选)、多次呼吸洗脱试验、MRI和生活质量测量。本研究将包括第1组、第2组和第3组的三至六次研究访视:基线、1个月(±1周)和6个月(±2周),如果他们重新同意,则再进行3次额外访视,分别为1年(±6个月)、2年(±6个月)和3年(±6个月)随访。第2组中的部分参与者可能会转入第3组。

本研究包括三个感兴趣的人群:第1组:25名健康志愿者,第2组:25名稳定期CF肺病患者,第3组:20名预期接受CFTR调节剂治疗的CF肺病患者,以及第4组:18名年龄在4-8岁之间、正在开始使用快速肺部和腹部成像方法进行三联调节剂治疗的CF患者。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。

需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?

公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。