婴儿皮下脂肪组织脂肪酸组成:前瞻性观察性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕早产儿与足月儿皮下脂肪组织及血液中脂肪酸组成的前瞻性观察性研究。数据覆盖足月儿与早产儿出生后及临床指征手术时的皮下脂肪组织采集,以及术前血液采集,测量脂肪组织与血液中的脂肪酸组成,重点为花生四烯酸和二十二碳六烯酸,并比较早产儿达足月时与足月儿的

基本信息
资源简介
婴儿皮下脂肪组织脂肪酸组成:前瞻性观察性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,英文名称为 Fatty Acid Composition of Subcutaneous Adipose Tissue in Infants: A Prospective and Observational Study,是一项前瞻性观察性研究的数据集合,聚焦早产儿与足月儿皮下脂肪组织及血液中的脂肪酸组成。研究采集足月儿与早产儿出生后以及达足月时在临床指征手术中的皮下脂肪组织,并采集术前血液,测定脂肪组织与血液中的脂肪酸组成,重点关注花生四烯酸和二十二碳六烯酸,进而比较早产儿达足月时与足月儿的脂肪酸组成差异。为计算每名婴儿的脂肪酸数值,研究还在出院前使用 PEAPOD 测定脂肪组织比例。本站将其归类于妊娠、分娩和产褥期 / 其他,主题标签为 Prematurity 与 Subcutaneous Adipose Tissue。
【数据集背景】
该数据集对应的研究关注早产儿与足月儿体内脂肪酸状态,尤其是皮下脂肪组织与血液中脂肪酸组成的差异。研究以早产(Prematurity)和皮下脂肪组织(Subcutaneous Adipose Tissue)为核心主题,采用前瞻性、观察性设计,围绕婴儿出生后及达足月时的临床指征手术时机开展样本采集与测定,旨在比较早产儿达足月时与足月儿的脂肪酸组成。
【数据内容】
数据内容涵盖两类生物样本的脂肪酸组成测量结果:一是皮下脂肪组织,来自足月儿和早产儿出生后以及达足月时在临床指征手术中的采集;二是血液,于手术前采集。测量指标为脂肪组织与血液中的脂肪酸组成,重点为花生四烯酸和二十二碳六烯酸。此外,为计算每名婴儿的脂肪酸数值,研究还包含以 PEAPOD 在出院前测定的脂肪组织比例。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov。采集对象为足月儿与早产儿;采集场景包括出生后以及达足月时因临床指征实施手术的过程中获取皮下脂肪组织,并在术前采集血液。脂肪组织比例的测定在出院前通过 PEAPOD 完成。源站描述中列出的研究条件为 Prematurity 与 Subcutaneous Adipose Tissue。
【适用场景】
该数据集适用于围绕早产儿与足月儿脂肪酸营养状态的研究与比较分析,尤其是皮下脂肪组织与血液中脂肪酸组成的对照研究,以及花生四烯酸、二十二碳六烯酸等特定脂肪酸的评价。也可用于涉及婴儿脂肪组织比例测定与脂肪酸数值计算的方法学参考。其他具体应用场景源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明。可确认的是,每名婴儿的脂肪酸数值计算需结合出院前以 PEAPOD 测定的脂肪组织比例,并与脂肪组织及血液的脂肪酸组成测量结果配合使用。其余使用方式源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供关于数据质量、样本量、缺失情况或使用限制的说明。该研究为前瞻性观察性设计,样本采集依赖临床指征手术时机,相关限制信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用方式与许可信息。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03785990
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:早产、皮下脂肪组织。采集内容:* 足月婴儿和早产儿出生后及足月时在临床指示手术中的皮下脂肪组织。* 术前血液。测量皮下脂肪组织和血液中的脂肪酸组成(尤其是花生四烯酸和二十二碳六烯酸)。目的是比较早产儿足月时与足月婴儿血液和脂肪组织中的脂肪酸组成。为计算每个婴儿的脂肪酸值,出院前使用PEAPOD测定脂肪组织比例。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




