先天性肾脏和尿路畸形患者的超声定位显微镜数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦先天性肾脏和尿路畸形(CAKUT)患者,涵盖先天性下尿路梗阻、肾盂输尿管连接部梗阻及先天性肾积水等病种

University of Erlangen-Nürnberg Medical SchoolUniversity of Erlangen-Nürnberg Medical School
clinicaltrials
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医学影像Ureteropelvic Junction ObstructionHydronephrosis Congenital
Ultrasound Localization Microscopy in Patient With Congenital Anomalies of the Kidney and Urinary Tract (CAKUT)

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

先天性肾脏和尿路畸形患者的超声定位显微镜数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦先天性肾脏和尿路畸形(CAKUT)患者,涵盖先天性下尿路梗阻、肾盂输尿管连接部梗阻及先天性肾积水等病种。源站描述指出 CAKUT 影响 0.5% 的新生儿,占全部先天畸形的 20%,与慢性肾衰竭、透析需求及显著升高的死亡率和发病率相关,在欧洲是透析依赖型慢性肾衰竭的首要病因。数据可用于相关疾病研究与分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:先天性肾脏和尿路畸形、先天性下尿路梗阻、肾盂输尿管连接部梗阻、先天性肾积水。先天性肾脏和尿路畸形(CAKUT)影响 0.5% 的新生儿,占全部先天畸形的 20%。这些疾病与慢性肾衰竭、透析需求以及显著增加的死亡率(比健康同龄人高 30 倍)和发病率相关。CAKUT 患者因终身治疗需求而面临巨大的健康和社会经济负担。在欧洲,CAKUT 是透析依赖型慢性肾衰竭的首要原因。所有 CAKUT 疾病均起源于子宫内,干扰肾脏发育并导致肾单位形成减少。许多先天性肾脏异常通过产前超声诊断。这些异常包括肾盂输尿管连

【主题与分类】

主题标签:Ureteropelvic Junction Obstruction、Hydronephrosis Congenital。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/NCT06921733

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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

疾病:先天性肾脏和泌尿道畸形、先天性下尿路梗阻、肾盂输尿管连接部梗阻、先天性肾积水。先天性肾脏和泌尿道畸形(CAKUT)影响0.5%的新生儿,占所有先天性畸形的20%。这些疾病与慢性肾衰竭、需要透析以及显著增加的死亡率(比健康同龄人高30倍)和发病率相关。CAKUT患者因终身治疗需求而面临巨大的健康和社会经济负担。在欧洲,CAKUT是透析依赖性慢性肾衰竭的主要原因。所有CAKUT疾病均发生于子宫内,干扰肾脏发育并导致肾单位形成减少。许多先天性肾脏异常通过产前超声诊断。这些异常包括肾盂输尿管连接部梗阻(通常表现为单侧肾积水)和后尿道瓣膜(可伴有巨膀胱和双侧肾积水)。

由此产生的尿路梗阻可在胎儿发育期间对肾组织造成压力损伤,进一步减少功能性肾单位数量。出生后,持续的压力损伤可导致肾脏重塑。肾单位数量减少和肾脏重塑会增加长期肾功能不全的风险,而目前仅通过血清肌酐水平进行评估——这些指标在婴幼儿中存在滞后性且敏感性较低。目前尚缺乏可靠的生物标志物来评估肾单位数量减少或肾脏重塑,以预测CAKUT患者发生慢性肾损伤的风险。目前,超声可检测到的尿路梗阻的实际压力影响只能通过MAG-3闪烁显像评估尿流模式来实现。然而,该方法依赖于肾功能,而肾功能可影响放射性药物的摄取和排泄,进而影响结果的评估。静脉使用超声造影剂作为辅助手段,为记录肾脏组织灌注(包括最小血管)提供了可能,且不依赖于

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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