间充质基质细胞治疗SARS-CoV-2诱导的急性呼吸衰竭(COVID-19疾病)

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为间充质基质细胞治疗SARS-CoV-2诱导的急性呼吸衰竭(COVID-19疾病)

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clinicaltrials
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医学影像Sars-CoV2Acute Respiratory Distress SyndromeCOVID-19
Mesenchymal Stromal Cells for the Treatment of SARS-CoV-2 Induced Acute Respiratory Failure (COVID-19 Disease)

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

间充质基质细胞治疗SARS-CoV-2诱导的急性呼吸衰竭(COVID-19疾病)

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为间充质基质细胞治疗SARS-CoV-2诱导的急性呼吸衰竭(COVID-19疾病)。源站描述涵盖受试者条件(Sars-CoV2、急性呼吸窘迫综合征、COVID-19),并说明健康供者提供血细胞以生成MSCs、培养冻存备用,治疗前需完成体格检查与病史、SARS-CoV-2检测、血液检查、胸部X线或胸部CT、适用时的尿妊娠试验等标准医学检查以评估资格,随后随机分组,对照组接受呼吸道感染标准治疗,细胞输注当日预先使用Benadryl和Tylenol。数据可用于了解该试验的设计与流程(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Sars-CoV2、急性呼吸窘迫综合征、COVID-19。此前,一名健康供者提供血细胞以生成MSCs。这些细胞被培养并冷冻以备后用。在接受治疗之前,患者将接受一系列标准医学检查:这些检查用于评估患者接受细胞的资格。 体格检查与病史 SARS-CoV-2检测 血液检查 胸部X线或胸部CT扫描 * 适用时的尿妊娠试验 患者将被随机分配到研究组。我们将使用计算机按 chance(随机化)将患者分入研究组A(研究药物)或组B(对照)。随机分配到对照组的患者将接受其呼吸道感染的标准治疗。在患者计划接受细胞的那一天,他们将预先使用Benadryl和Tylenol进行预用药。然后患者将

【主题与分类】

主题标签:Sars-CoV2、Acute Respiratory Distress Syndrome、COVID-19。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04345601

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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

条件:SARS-CoV-2、急性呼吸窘迫综合征、COVID-19。此前,一名健康供者提供了血细胞以生成间充质干细胞(MSCs)。这些细胞经过培养并冷冻保存以备后用。在接受治疗前,患者将接受一系列标准医学检查:这些检查旨在评估患者是否符合接受细胞治疗的条件。* 体格检查及病史 * SARS-CoV-2检测 * 血液检查 * 胸部X线或胸部CT扫描 * 尿妊娠试验(如适用)患者将被随机分配至研究组。我们将通过计算机以偶然的方式(随机化)将患者分配至研究组A(研究药物)或B组(对照)。随机分配至对照组的患者将接受其呼吸道感染的标准治疗。在预定接受细胞治疗当天,患者将预先服用苯海拉明和泰诺。随后,患者将接受按1 x 10^8个细胞/kg计算的MSCs静脉(进入静脉)输注。输注后,患者将接受两小时的密切监测。

患者将在首次输注后3-5天内(由研究者酌情决定)接受相同剂量的第二次输注,前提是呼吸参数无改善或急性呼吸窘迫综合征(ARDS)恶化。患者在输注期间及之后将接受标准医学检查。作为研究的一部分,患者将在7天内每日接受评估,随后在第2、3、4周每周接受评估。这些访视时将进行的评估包括:* 体格检查与病史 * SARS-CoV-2检测 * 血液检查 * 胸部X光或胸部CT扫描

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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