宫内生长受限与先天畸形的诊断与管理

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03398629

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数据说明

条件：宫内生长受限、胎儿畸形、染色体异常、妊娠。宫内生长受限（IUGR）和先天性畸形是婴儿和儿童死亡的重要原因之一，给患者及其家庭带来沉重负担。随着诊断技术的进步，检出率不断提高。已有若干队列研究提及妊娠期对这些疾病的筛查。然而，目前尚无相关队列研究从宫内到宫外时期进行报道，以了解和探究IUGR与先天性畸形的发生发展以及IUGR与先天性畸形存在之间的关系。因此，在本研究中，研究者旨在基于临床数据和生物样本开展大样本前瞻性队列研究，观察IUGR和先天性畸形的发生、进展及临床结局，并探究这些疾病的危险因素、发病机制和预后生物标志物。

这些结果在预防IUGR和先天异常的发生、改善预后及指导临床治疗方面可发挥重要作用。所有在广州市妇女儿童医疗中心就诊、被诊断为IUGR或先天异常（包括先天性畸形、变形、中断、发育不良及染色体异常）的孕妇或新生儿/婴儿均有资格参与本研究。研究人员将使用常规产科超声评估妊娠期间胎儿的生长与发育情况。研究人员将收集产前诊断为胎儿患有IUGR或先天异常的孕妇的饮食习惯、暴露情况（药物使用、污染物暴露）、孕产妇病史及疾病史、影像学数据。出生后，新生儿将接受适当治疗。由儿科医生进行定期体格与神经发育检查，以测量已发生的生长与发育情况。数据r

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。