儿童深静脉血栓的运动不耐受与骨骼肌生物能量学研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童深静脉血栓与肺栓塞患者的运动不耐受及骨骼肌生物能量学。研究对象分为下肢 DVT、PE 及两者兼有三组,采集血栓生成试验、血栓弹力图和血栓炎症 panel 等血液指标,并在诊断后 4 周及 3-6 个月进行生活质量与运动水平问卷、自行车测力运

University of Texas Southwestern Medical CenterUniversity of Texas Southwestern Medical Center
clinicaltrials
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医学影像预测Deep Vein ThrombosisPulmonary Embolism
Exercise Intolerance and Skeletal Muscle Bioenergetics in Children With Deep Venous Thrombosis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-14

资源简介

儿童深静脉血栓的运动不耐受与骨骼肌生物能量学研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童深静脉血栓与肺栓塞患者的运动不耐受及骨骼肌生物能量学。研究对象分为下肢 DVT、PE 及两者兼有三组,采集血栓生成试验、血栓弹力图和血栓炎症 panel 等血液指标,并在诊断后 4 周及 3-6 个月进行生活质量与运动水平问卷、自行车测力运动测试。数据可用于分析儿童血栓后运动能力、生活质量及血栓炎症相关因素,支持预测与机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:深静脉血栓、肺栓塞。参与者将分为三组——下肢 DVT 患者、PE 患者,以及同时患有下肢 DVT 和 PE 的患者。除用于诊断 VTE 和管理抗凝的标准诊疗实验室检查外,患者还将抽血进行凝血酶生成试验、血栓弹力图试验和血栓炎症 panel 检测。随后,患者将在诊断后 4 周首次门诊就诊时填写关于生活质量和运动水平的问卷。在诊断后约 3-6 个月,患者将接受为期两天的研究测试。所有患者都将使用自行车测力法进行运动测试,以测量整体有氧适能。他们将再次填写关于生活质量和身体活动水平的问卷。在 24 小时休息期后,DVT 患者

【主题与分类】

主题标签:Deep Vein Thrombosis、Pulmonary Embolism。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04294849

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04294849

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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:深静脉血栓形成、肺栓塞。参与者将分为三组——下肢DVT患者、PE患者,或同时患有下肢DVT和PE的患者。除用于VTE诊断和抗凝管理的标准护理实验室检查外,患者还将抽血进行凝血酶生成试验、血栓弹力图试验和血栓炎症panel检测。随后,患者将在诊断后4周的首次门诊随访时填写关于生活质量和运动水平的问卷。在诊断后大约3-6个月时,患者将接受为期两天的研究测试。所有患者都将使用自行车测力计进行运动测试,以测量整体有氧适能。他们将再次填写关于生活质量和身体活动水平的问卷。经过24小时休息期后,DVT患者将接受31P-MR波谱检查和非侵入性自旋标记MRI,分别提供患侧腿与未患侧腿相比的骨骼肌生物能量学(磷酸肌酸代谢)以及淋巴和静脉血流数据。这将使每位患者能够作为自身的对照。

在这些研究程序之后,患者将在出血与血栓门诊继续接受针对静脉血栓栓塞的标准治疗。

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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