POCUS与STONE标准联合诊断肾结石研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在Kocaeli City Hospital急诊医学科开展的前瞻性研究,纳入18岁及以上疑似肾绞痛患者

Kocaeli City HospitalKocaeli City Hospital
clinicaltrials
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医学影像预测Renal ColicStone, KidneyHydronephrosisNephrolithiasis
Use of POCUS and STONE Criteria Together in the Diagnosis of Nephrolithiasis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-25

资源简介

POCUS与STONE标准联合诊断肾结石研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项在Kocaeli City Hospital急诊医学科开展的前瞻性研究,纳入18岁及以上疑似肾绞痛患者。研究记录人口学数据、生命体征和体格检查结果,对符合STONE标准评分8分及以上的患者进行床旁超声检查,旨在探讨POCUS与STONE标准联合用于肾结石诊断的价值,可用于肾绞痛与肾结石相关预测模型研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肾绞痛、肾结石、肾积水、肾结石病。我们的研究是一项前瞻性研究,将在Kocaeli City Hospital急诊医学科进行。年龄18岁及以上、因提示肾绞痛的症状到Kocaeli City Hospital急诊科就诊且自愿参加的患者将被纳入研究。在急诊科工作的住院医师检查后,将把肾结石列为初步诊断之一的患者通知主要研究者。获得书面同意后,人口学数据、生命体征和体格检查结果将记录在预先准备的标准数据表上。根据病史、体格检查和实验室结果,STONE标准评分达到8分或以上的患者将接受床旁超声检查。

【主题与分类】

主题标签:Renal Colic、Stone, Kidney、Hydronephrosis、Nephrolithiasis。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/NCT07126847

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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

研究条件:肾绞痛、结石、肾脏、肾积水、肾结石。本研究为前瞻性研究,将在Kocaeli City Hospital急诊医学科进行。年龄18岁及以上、因提示肾绞痛的症状就诊于Kocaeli City Hospital急诊科的患者,若自愿参加,将被纳入研究。在急诊科住院医师检查后,若肾结石被列入初步诊断,则将告知主要研究者。在获得书面知情同意后,人口学数据、生命体征和体格检查结果将记录在预先准备好的标准数据表上。根据病史、体格检查和实验室结果,STONE评分≥8分的患者将接受床旁超声检查。超声将由4名住院医师执行,他们持有土耳其急诊医学协会颁发的基础超声课程证书,并具有2年经验。

床旁泌尿系统超声检查将使用’Esaote Mylab Gamma®设备(意大利热那亚)‘超声机,配备’Esaote AC2541凸阵探头(1-8 MHz)(意大利热那亚)’,患者取仰卧位进行。肾脏超声检查时,凸阵超声探头将置于患者右上腹,与右下肋间区域及腋中线相交。在左上腹,探头将沿腋后线置于下肋间区域。超声探头将纵向放置,指示标指向患者头部。随后,以横向方式对同一区域进行成像,指示标指向患者右侧。在这些切面中,将评估肾脏图像是否存在肾积水、肾盂肾盏结构扩张程度、结石大小、肾脏尺寸、肾实质回声以及是否存在p

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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