家族性胸主动脉瘤与主动脉夹层—基因-疾病关联数据
该数据集来自 frontiersin.figshare.com,为家族性胸主动脉瘤与主动脉夹层相关的基因-疾病关联数据,仅含1个docx文件

基本信息
资源简介
家族性胸主动脉瘤与主动脉夹层—基因-疾病关联数据
Data Sheet 1_Exploratory machine learning analysis to characterize angioscopic features associated with atherosclerosis-related aortic dissection: an exploratory single-center angioscopic study.docx
该数据集来自 frontiersin.figshare.com,为家族性胸主动脉瘤与主动脉夹层相关的基因-疾病关联数据,仅含1个docx文件。源站描述实际指向一项单中心横断面观察性预试验,纳入56例主动脉夹层患者与444例接受NOGA的冠心病对照,用机器学习分析13类SRAPIs在主动脉及双侧髂总动脉中的分布,并构建基于Random Forest的分类模型,结合LASSO特征选择与SHAP解释。数据可用于探索血管镜特征与动脉粥样硬化相关主动脉夹层的关联及诊断潜力(来源 figshare,CC BY 4.0 许可)。
【数据集背景】
配套论文《Acute aortic dissection》发表于 The Lancet(2023),DOI:10.1016/S0140-6736%2822%2901970-5。源站首次发布:2026-05-07。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:主动脉夹层(AD)是一种危及生命的疾病。非阻塞性通用血管镜(NOGA)能够直接观察自发性破裂的主动脉斑块和损伤(SRAPIs)。本研究评估了SRAPIs对AD的诊断潜力和病理生理相关性。方法:这项单中心、横断面观察性预试验纳入56例AD患者和444例接受NOGA的冠心病对照患者。由于NOGA需要侵入性导管插入,健康志愿者无法在伦理上被纳入。SRAPIs被分为13种类型,并使用机器学习分析其在主动脉和双侧髂总动脉中的发生情况。开发了基于Random Forest的分类模型,并使用Least Absolute Shrinkage and Selection Operator(LASSO)回归进行特征选择。SHapley Additive Explanations(SHAP)an
【数据结构与技术规格】
文件数 1 个,合计 1.05 MB。数据集 DOI:10.3389/fcvm.2026.1784239.s001。
【主题与分类】
源站学科分类:Cardiology。主题标签:aorta、aortic dissection、machine learning、non-obstructive general angioscopy。本站分类:心血管系统疾病/主动脉夹层。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Cardiology。
【获取与许可】
源站页面:https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Data_Sheet_1_Exploratory_machine_learning_analysis_to_characterize_angioscopic_features_associated_with_atherosclerosis-related_aortic_dissection_an_exploratory_single-center_angioscopic_study_docx/32197050
使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
规范引用:Takahashi, Satoru; Komatsu, Sei; Yutani, Chikao; Nishi, Hiroyuki; Higuchi, Yoshiharu; Iwa, Nobuzo; et al. (2026). Data Sheet 1_Exploratory machine learning analysis to characterize angioscopic features associated with atherosclerosis-related aortic dissection: an exploratory single-center angioscopi…
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数据集获取(Figshare)
- 源站标题:Data Sheet 1_Exploratory machine learning analysis to characterize angioscopic features associated with atherosclerosis-related aortic dissection: an exploratory single-center angioscopic study.docx
- DOI:10.3389/fcvm.2026.1784239.s001
- 发布日期:2026-05-07
- 文件数:1 个
- 文件总体积:1.05 MB
- 源站页面:https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Data_Sheet_1_Exploratory_machine_learning_analysis_to_characterize_angioscopic_features_associated_with_atherosclerosis-related_aortic_dissection_an_exploratory_single-center_angioscopic_study_docx/32197050
命令行下载
curl -L -o "Data Sheet 1_Exploratory machine learning analysis to characterize angioscopic features associated with atherosclerosis-related aortic dissection: an .docx" "https://ndownloader.figshare.com/files/64320096"
文件清单
Data Sheet 1_Exploratory machine learning analysis to characterize angioscopic features associated with atherosclerosis-related aortic dissection: an .docx(1.05 MB)
文件总体积 1.05 MB(源站 API 实测)。
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。
数据说明
目的主动脉夹层(AD)是一种危及生命的疾病。非阻塞性通用血管镜(NOGA)能够直接观察自发性破裂的主动脉斑块及损伤(SRAPIs)。本研究评估了SRAPIs对AD的诊断潜力及病理生理相关性。方法本单中心、横断面观察性初步研究纳入56例AD患者和444例接受NOGA检查的冠状动脉疾病对照患者。由于NOGA需要侵入性导管操作,健康志愿者无法在伦理上纳入。SRAPIs被分为13种类型,并采用机器学习分析其在主动脉及双侧髂总动脉中的发生情况。构建了基于随机森林的分类模型,并采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归进行特征选择。应用SHapley加法解释(SHAP)和置换重要性来解释特征贡献。结果壁内血肿(IB)被确认为与AD相关的最一致且最具影响力的SRAPI,而 puff征(P)和鲑鱼粉色外观(SP)也显示出较强的重要性。
裂隙出血(FB)发生频率很高,但在不同分析方法中显示出可变的重要性。网络分析表明,SMOTE处理后结构关系得以保留,且AD组与对照组之间呈现不同模式。结论AD中的主动脉损伤可能涉及以IB和SP为代表的亚内膜损伤、以P为代表的血液或纤维蛋白黏附于受损血管壁。FB可能反映一种关键但非线性的病理状态,而非单纯的定量标志物。这些发现反映的是一个经过筛选的稳定期队列,需要在更大规模的多中心研究中加以验证。
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.3389/fcvm.2026.1784239.s001(source: https://frontiersin.figshare.com/articles/dataset/Data_Sheet_1_Exploratory_machine_learning_analysis_to_characterize_angioscopic_features_associated_with_atherosclerosis-related_aortic_dissection_an_exploratory_single-center_angioscopic_study_docx/32197050)。
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