婴儿毛细支气管炎中颈内静脉呼吸变异作为疾病严重程度标志物

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦婴儿毛细支气管炎(包括急性、病毒性及呼吸道合胞病毒感染)的疾病严重程度评估

Eskisehir Osmangazi UniversityEskisehir Osmangazi University
clinicaltrials
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医学影像预测Acute BronchiolitisViral BronchiolitisRespiratory Syncytial Virus Infections
Internal Jugular Vein Respiratory Variability as a Marker of Disease Severity in Infant Bronchiolitis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

婴儿毛细支气管炎中颈内静脉呼吸变异作为疾病严重程度标志物

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦婴儿毛细支气管炎(包括急性、病毒性及呼吸道合胞病毒感染)的疾病严重程度评估。源站描述指出,现有临床严重程度评分观察者间一致性有限且与氧合相关性弱,而床旁超声(肺超声、膈肌超声)已被研究作为辅助严重程度标志物,但颈内静脉直径的呼吸周期变异性在该人群中尚未被研究。此前健康儿童可靠性研究显示,M 型超声可可靠测量右侧颈内静脉直径,且在无呼吸窘迫时随呼吸周期无显著变化。该数据可用于探索颈内静脉呼吸变异性作为毛细支气管炎严重程度标志物的潜力(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:急性毛细支气管炎、病毒性毛细支气管炎、呼吸道合胞病毒感染。毛细支气管炎是 2 岁以下婴儿住院的主要原因之一。现有临床严重程度评分显示观察者间一致性有限,且与氧合相关性弱。床旁超声(肺超声、膈肌超声)已被研究作为毛细支气管炎的辅助严重程度标志物。然而,颈内静脉(IJV)直径的呼吸周期变异性此前尚未在该人群中得到研究。一项先前在健康儿童中进行的可靠性研究表明,右侧颈内静脉(RIJV)直径可通过 M 型超声可靠测量,且在无呼吸窘迫时随呼吸周期无显著变化;该研究作者明确提出 RIJV 直径及其呼吸变异性

【主题与分类】

主题标签:Acute Bronchiolitis、Viral Bronchiolitis、Respiratory Syncytial Virus Infections。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07778225

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病:急性毛细支气管炎、病毒性毛细支气管炎、呼吸道合胞病毒感染。毛细支气管炎是2岁以下婴儿住院的主要原因之一。现有临床严重程度评分观察者间一致性有限,且与氧合相关性较弱。床旁超声(肺部超声、膈肌超声)已被研究作为毛细支气管炎的辅助严重程度标志物,但颈内静脉(IJV)直径的呼吸周期变异性此前尚未在该人群中研究。先前一项在健康儿童中开展的可靠性研究表明,右侧颈内静脉(RIJV)直径可通过M型超声可靠测量,且在无呼吸窘迫时随呼吸周期无显著变化;该研究作者明确建议将RIJV直径及其呼吸变异作为呼吸窘迫儿童肺功能的替代标志物进行研究。本研究将该建议应用扩展至急性毛细支气管炎婴儿。

符合AAP(2014)急性毛细支气管炎临床标准、年龄1-23个月的合格婴儿将接受标准化超声方案(头部抬高45度,线阵探头,于胸锁关节交界处约1 cm头侧对右侧颈内静脉成像,B模式识别后以M模式测量最大吸气与呼气直径),由设盲且经过培训的超声技师操作。我们将同步记录临床严重程度评分、肺部超声及膈肌超声(移动度、增厚分数)。主要分析将检验IJV变异指数与Wang毛细支气管炎严重程度评分之间的相关性;次要分析将考察其与其他经验证的严重程度评分、生理参数及临床结局(呼吸支持升级、住院时长)的相关性,以及观察者间/观察者内信度和多模式床旁超声模型的判别效能。

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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