先天性尿流梗阻儿童动态血压测量数据集

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦先天性单侧尿流部分或完全梗阻的儿童,涵盖肾积水与多囊性发育不良肾两类情况

University of Texas Southwestern Medical CenterUniversity of Texas Southwestern Medical Center
clinicaltrials
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医学影像HydronephrosisMulticystic-dysplastic Kidney
Ambulatory Blood Pressure Measurement in Children With Congenital Urine Flow Obstruction

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

先天性尿流梗阻儿童动态血压测量数据集

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦先天性单侧尿流部分或完全梗阻的儿童,涵盖肾积水与多囊性发育不良肾两类情况。研究对象为研究者收治的患儿,在首次泌尿外科门诊就诊时筛选入组。入组后按年龄安排随访:3月龄入组者在第6、12、24月龄随访,6至18月龄入组者每6个月随访至24月龄,每次随访均带回家佩戴24小时动态血压监测仪。数据可用于儿童先天性尿路梗阻人群的血压监测与随访研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肾积水、多囊性发育不良肾。本研究将纳入存在单侧先天性尿流受损(部分或完全)的患者。本研究仅招募研究者本人的患者。患者将在首次就诊泌尿外科医生时被识别。若被判定为合格的研究候选者,将被邀请加入本研究。3月龄入组的儿童将在其第6、12和24月龄时接受随访,并在每次随访时带回家一台24小时动态血压监测仪。6至18月龄入组的儿童将每六个月随访一次,直至其24月龄。他们在每次随访时也将带回家一台24小时血压监测仪。患者入组研究后,将遵循表1中概述的研究设计。该表列出了计划中的

【主题与分类】

主题标签:Hydronephrosis、Multicystic-dysplastic Kidney。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00764543

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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:肾积水、多囊性发育不良肾。本研究将纳入存在单侧先天性尿流障碍(部分或完全性)的患者。本研究仅招募研究者的患者。患者将在首次就诊泌尿外科医生时被识别。若确定符合研究候选资格,将邀请其加入本研究。3月龄入组的儿童将在第6、12和24月龄时接受随访,并在每次随访时带回家一台24小时动态血压监测仪。6至18月龄入组的儿童将每六个月随访一次,直至24月龄。他们同样在每次随访时带回家一台24小时血压监测仪。患者入组研究后,将遵循表1所述的研究设计。该表列出了计划的门诊随访间隔,在此期间,门诊工作人员和医生将提供儿童所需的标准诊疗、儿童病情所需的影像学检查,以及启动研究特定程序——24小时动态血压监测。

每次访视大约需要2-3小时。除24小时动态血压监测外,表1中列出的所有诊疗均为标准诊疗。门诊访视将包括生命体征测量(其中测量一次血压)、医生进行体格检查,以及医生/家长就孩子的医疗状况进行讨论。这些选定活动的估计耗时为30-45分钟。对于存在尿路梗阻的儿童,按固定间隔安排的标准诊疗影像学检查包括估计耗时30分钟的肾脏超声和估计耗时60分钟的MAG3肾图(MAG3是巯基乙酰三甘氨酸的缩写,该化合物与放射性元素锝-99m螯合)。肾脏超声将在每次门诊访视时安排。肾脏超声是一种影像学检

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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