IL-1受体抑制剂治疗慢性肉芽肿病患者肉芽肿并发症

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性肉芽肿病(Chronic Granulomatous Disease)患者出现的肉芽肿并发症,以及 IL-1 受体抑制剂在该人群中的应用

Federal Research Institute of Pediatric Hematology, Oncology and ImmunologyFederal Research Institute of Pediatric Hematology, Oncology and Immunology
clinicaltrials
浏览 18
医学影像分类Chronic Granulomatous Disease
IL-1 Receptor Inhibitor for Granulomatous Complications in Patients With Chronic Granulomatous Disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

IL-1受体抑制剂治疗慢性肉芽肿病患者肉芽肿并发症

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦慢性肉芽肿病(Chronic Granulomatous Disease)患者出现的肉芽肿并发症,以及 IL-1 受体抑制剂在该人群中的应用。数据覆盖经分子遗传确诊的患者群体,纳入临床资料、血液临床与生化分析(含炎症活动度评估)、CYBB、CYBA、NCF2、NCF1 或 NCF4 基因突变检测、中性粒细胞功能研究(化学发光、罗丹明试验)、促炎白细胞介素评估、支气管肺泡灌洗液微生物学检测、肺活检组织学研究以及腹部超声、胸部与腹部 CT 等影像学结果,可用于相关疾病特征分析与研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性肉芽肿病。研究将纳入一组经分子遗传学确诊为慢性肉芽肿病的患者,这些患者在初步全面检查的基础上存在肉芽肿并发症。该检查将包括临床数据;实验室检测——血液临床与生化分析(含炎症活动度评估);用于检测 CYBB、CYBA、NCF2、NCF1 或 NCF4 基因突变的分子遗传学方法;中性粒细胞功能活性研究方法(中性粒细胞化学发光、罗丹明试验);促炎白细胞介素评估方法;支气管肺泡灌洗液微生物学检测;肺活检组织学研究;以及影像学技术结果(腹部器官超声检查、胸部与腹部 CT 扫描)。

【主题与分类】

主题标签:Chronic Granulomatous Disease。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04136028

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    • 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:慢性肉芽肿病。该研究将纳入一组经分子遗传学确诊为慢性肉芽肿病的患者,这些患者在初步全面检查的基础上存在肉芽肿性并发症。该检查将包括临床数据;实验室检测——血液临床与生化分析(并评估炎症活动度);检测CYBB、CYBA、NCF2、NCF1或NCF4基因突变的分子遗传学方法;研究中性粒细胞功能活性的方法(中性粒细胞化学发光、罗丹明试验);评估促炎性白细胞介素的方法;支气管肺泡灌洗液的微生物学检测;肺活检组织的组织学研究;以及影像学检查结果(腹部器官超声检查、胸部及腹部器官CT扫描)。半乳甘露聚糖阴性且支气管肺泡灌洗液中无微生物生长和/或对联合抗菌及抗真菌治疗两至三周无反应,可证实患者存在肉芽肿性并发症。

下一步是使用IL-1受体抑制剂(阿那白滞素)进行治疗。疗效和安全性的评估基于治疗开始后3-6个月的对照检查结果,包括C反应蛋白和促炎细胞因子水平的评估,以及胸部和腹部器官的CT扫描结果。

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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