剪切波弹性成像评估妊娠期肾积水

研究对象为18岁及以上、孕周≥12周、伴有腰痛且超声提示肾积水的孕妇,排除慢性肾病、先天性肾异常、子痫前期或声窗不佳者。参与者接受临床评估、实验室检查及常规超声(肾积水分级、皮质厚度测量),并使用剪切波弹性成像评估肾皮质硬度

Beni-Suef UniversityBeni-Suef University
clinicaltrials
浏览 2
医学影像分类HydronephrosisPregnancy
Shear Wave Elastography for Evaluation of Hydronephrosis in Pregnancy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

剪切波弹性成像评估妊娠期肾积水

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性观察性诊断准确性研究,计划于2026年4月至2027年4月在Beni-Suef University Hospital开展。研究对象为18岁及以上、孕周≥12周、伴有腰痛且超声提示肾积水的孕妇,排除慢性肾病、先天性肾异常、子痫前期或声窗不佳者。参与者接受临床评估、实验室检查及常规超声(肾积水分级、皮质厚度测量),并使用剪切波弹性成像评估肾皮质硬度。数据可用于肾积水无创评估与诊断准确性分析(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、妊娠。这是一项前瞻性观察性诊断准确性研究,于2026年4月至2027年4月在Beni-Suef University Hospital开展。纳入标准为年龄18岁及以上、孕周≥12周、表现为腰痛且超声证据显示肾积水的孕妇。排除患有慢性肾病、先天性肾异常、子痫前期或声窗不佳的患者。所有参与者将接受临床评估、实验室检查以及常规超声评估,包括肾积水分级和皮质厚度测量。肾皮质硬度将使用剪切波弹性成像(SWE)进行评估。测量时患者取半左侧卧位,感兴趣区置于肾皮质内深度1.5-3.5 cm处。十次有效测量

【主题与分类】

主题标签:Hydronephrosis、Pregnancy。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/NCT07547891

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07547891

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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、妊娠。这是一项前瞻性观察性诊断准确性研究,于2026年4月至2027年4月在贝尼苏韦夫大学医院开展。纳入标准为年龄18岁及以上、妊娠≥12周、表现为腰痛且超声检查有肾积水证据的孕妇。排除慢性肾脏病、先天性肾脏畸形、子痫前期或声窗不佳的患者。所有参与者将接受临床评估、实验室检查以及常规超声评估,包括肾积水分级和肾皮质厚度测量。肾皮质硬度将采用剪切波弹性成像(SWE)进行评估。测量时患者取半左侧卧位,感兴趣区置于肾皮质内,深度为1.5-3.5 cm。每侧肾脏记录10次有效测量,取中位数用于分析。测量将在基线时进行,并在2-4周随访时、任何干预后(如适用)以及产后6-8周进行。

诊断梗阻性肾积水的参考标准将基于临床病程、干预需求(如输尿管支架置入或肾造瘘)以及产后肾积水的消退情况。主要结局是SWE的诊断准确性,通过受试者工作特征(ROC)曲线下面积进行评估。次要结局包括确定最佳SWE截断值及其与肾积水分级和皮质厚度的相关性。统计分析将包括ROC曲线分析、灵敏度和特异度的计算、逻辑回归分析,以及使用组内相关系数(ICC)评估可重复性。p值<0.05将被视为具有统计学意义。

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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