汉堡主动脉瓣队列

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04227002

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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

条件：主动脉瓣狭窄。严重主动脉瓣疾病患者在药物治疗下预后较差，因此置换功能衰竭的瓣膜是首选方案。除外科主动脉瓣置换术（SAVR）外，经导管主动脉瓣植入术（TAVI）已发展成为中等及高手术风险患者的替代治疗选择。在推荐将TAVI扩展至低风险及年轻患者之前，仍有若干问题有待研究，例如最佳患者选择、围术期并发症及长期耐久性。因此，凡符合纳入/排除标准的相关主动脉瓣疾病（主动脉瓣狭窄、主动脉瓣反流或退行性主动脉瓣人工瓣膜）患者均计划纳入本研究。主动脉瓣疾病患者的结局预测因素尚待明确，以改善对不同治疗方式（药物、SAVR、TAVI）的风险预测。本研究的主要目的是确定针对个体患者的最佳治疗方式，综合考虑患者个体的风险特征及预期临床结局。

这包括以前瞻性方式将人口统计学因素、手术数据和生物标志物与临床结果相关联。

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。