轻度血友病患者关节健康的超声评估(因子水平5-40%)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为轻度血友病(因子水平 5-40%)患者的关节健康超声评估。源站描述涵盖轻度血友病的疾病背景、全球及法国发病率、疾病严重程度分布,以及严重血友病关节出血导致血友病性关节病的风险,并提及优化止血治疗与关节超声等早期检测策略

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医学影像Mild Hemophilia
Ultrasound Assessment of Joint Health in Patients With Mild Hemophilia (Factor Levels 5-40%)

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

轻度血友病患者关节健康的超声评估(因子水平5-40%)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为轻度血友病(因子水平 5-40%)患者的关节健康超声评估。源站描述涵盖轻度血友病的疾病背景、全球及法国发病率、疾病严重程度分布,以及严重血友病关节出血导致血友病性关节病的风险,并提及优化止血治疗与关节超声等早期检测策略。数据可用于轻度血友病关节健康评估相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:轻度血友病。血友病是一种由凝血因子 VIII(血友病 A)或凝血因子 IX(血友病 B)缺乏引起的遗传性出血性疾病,主要影响男性,尽管女性携带者也可能出现症状,通常表现较轻。血友病的发病率在全球相似,血友病 A 约每 5,000 例出生中发生 1 例,血友病 B 约每 25,000 例出生中发生 1 例。在法国,已报告超过 8,000 例血友病 A 患者和 2,000 例血友病 B 患者,其中约三分之一表现为重型疾病,超过 10% 为中型疾病,60% 为轻型疾病。重型血友病与频繁且可能严重的出血相关,包括关节出血,这可能导致进行性和不可逆的血友病性关节病。优化的止血治疗和早期检测策略,如关节超

【主题与分类】

主题标签:Mild Hemophilia。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07719647

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07719647

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    • 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。

数据说明

疾病情况:轻度血友病。血友病是一种遗传性出血性疾病,由凝血因子Ⅷ(血友病A)或凝血因子Ⅸ(血友病B)缺乏所致,主要影响男性,但女性携带者也可出现症状,且通常表现较轻。全球范围内血友病的发病率相似,血友病A约为每5,000例出生中1例,血友病B约为每25,000例出生中1例。在法国,已报告超过8,000例血友病A患者和2,000例血友病B患者,其中约三分之一表现为重型,超过10%为中型,60%为轻型。重型血友病与频繁且可能严重的出血相关,包括关节出血,可导致进行性且不可逆的血友病性关节病。优化的止血治疗和早期检测策略(如关节超声)已显著改善重型病例的结局。然而,对于轻型血友病患者的关节健康状况知之甚少。尽管这些患者出血较少且罕有自发性出血,但他们仍有发生关节病的风险,包括由无症状微出血所致者。

本研究旨在提供法国轻型血友病患者关节健康的客观数据,并探讨凝血因子水平(FVIII或FIX)与其他关节受累指标之间的潜在相关性。预期结果将增进对该人群关节疾病的理解,并可能有助于指导未来的预防和治疗策略。

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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