气管与食管出生缺陷患者表型与遗传评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦气管食管出生缺陷(TEDs)患者的表型与遗传评估。TEDs 是危及生命的先天性疾病,发生率约为每 2500 至 4500 例活产中 1 例,涵盖气管软化、喉气管食管裂、气管闭锁、气管狭窄、气管支气管、食管支气管等气管畸形,以及食管闭锁、气管食管

Children's Hospital Medical Center, CincinnatiChildren's Hospital Medical Center, Cincinnati
clinicaltrials
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医学影像分类Tracheoesophageal FistulaEsophageal AtresiaLaryngeal CleftTracheal StenosisBronchial StenosisEsophageal Bronchus
Phenotypic and Genetic Assessment of Tracheal and Esophageal Birth Defects in Patients

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

气管与食管出生缺陷患者表型与遗传评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦气管食管出生缺陷(TEDs)患者的表型与遗传评估。TEDs 是危及生命的先天性疾病,发生率约为每 2500 至 4500 例活产中 1 例,涵盖气管软化、喉气管食管裂、气管闭锁、气管狭窄、气管支气管、食管支气管等气管畸形,以及食管闭锁、气管食管瘘和食管重复等食管畸形。最常见的需新生儿住院的 TED 为 EA/TEF,其家族复发率约 1%,提示多由新发突变导致。数据可用于相关疾病的分类与遗传机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:气管食管瘘、食管闭锁、喉裂、气管狭窄、支气管狭窄、食管支气管、先天性高位气道梗阻综合征。TEDs(气管食管出生缺陷)是一种危及生命的先天性疾病,伴有多种长期并发症。TEDs 在每 2500 至 4500 例活产中发生 1 例,包括气管畸形,如气管软化、喉气管食管裂、气管闭锁、气管狭窄、气管支气管、食管支气管,以及食管畸形,如食管闭锁(EA)、气管食管瘘(TEF)和食管重复。TEDs 可能具有遗传基础,但在大多数病例中具体突变未知。最常被诊断、需要新生儿住院的 TED 是 EA/TEF。EA/TEF 的家族复发率为 1%,提示许多病例由新发突变导致。

【主题与分类】

主题标签:Tracheoesophageal Fistula、Esophageal Atresia、Laryngeal Cleft、Tracheal Stenosis、Bronchial Stenosis、Esophageal Bronchus。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03455881

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:气管食管瘘、食管闭锁、喉裂、气管狭窄、支气管狭窄、食管支气管、先天性高位气道梗阻综合征。TEDs(气管食管出生缺陷)是一种危及生命的先天性疾病,伴有多种长期并发症。TEDs 的发生率为每 2,500 至 4,500 例活产中 1 例,包括气管畸形,如气管软化、喉气管食管裂、气管缺如、气管狭窄、气管支气管、食管支气管,以及食管畸形,如食管闭锁(EA)、气管食管瘘(TEF)和食管重复畸形。TEDs 可能具有遗传基础,但在大多数病例中,具体突变尚不明确。最常见的需要新生儿住院治疗的 TED 是 EA/TEF。EA/TEF 的家族复发率为 1%,提示许多病例由新发突变引起,而环境因素可能具有次要影响,但其机制尚不清楚。研究者假设,被诊断为 TED 及类似疾病的患者携带导致易感性的特定突变。

目前,诊断仅能通过显示上食管袋内卷曲喂养管的胸部X线平片来确认。这种方法无法确定EA/TEF的解剖亚型、TEF的数量或位置、近端与远端食管之间缺损的大小,或是否存在气管软化。许多人评估了术前喉气管支气管镜检查(LTB),另一些人则评估了术前计算机断层扫描(CT),以减少与X线相关的未知因素,但尽管它们具有潜在优势,却存在重大缺陷。因此,迫切需要开发非侵入性、非电离辐射的成像方法来评估TED婴儿。磁共振成像(MRI)是填补这一角色的理想选择,因为它能提供非侵入性的高分辨率解剖和功能信息。在此,研究人员提出了一项初步研究,对来自这些患者及其生物学相关家庭成员的样本进行外显子组测序。研究人员还将使用

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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