动脉粥样硬化

合成UKBB南亚人群ASCVD数据集，包含50万患者表格数据，用于心血管疾病研究。

该数据集为结构化表格数据，聚焦于饮食与健康关系研究，通过收集饮食习惯、营养素摄入及疾病指标等数据，分析饮食因素对动脉粥样硬化、高血压和2型糖尿病等心血管代谢疾病的影响，主要应用于营养流行病学、公共卫生政策评估及疾病预防策略开发等领域。

该数据集包含通过细胞特异性LDLR敲除小鼠模型在高脂饮食下产生的实验数据，主要涉及血脂水平、主动脉斑块形成、免疫细胞组成等表格和分子数据模态，用于研究低密度脂蛋白受体在不同细胞类型中对动脉粥样硬化发展的特异性贡献，为心血管疾病的精准治疗策略提供机制层面的依据。

该数据集是一个关于动脉粥样硬化心血管疾病的综合性资源，其数据模态可能包含临床表格（记录患者风险因素、病史、用药等）、医学影像（如血管超声、CT图像用于评估斑块）、生物标志物检测结果（如血脂、炎症指标）以及相关的流行病学调查数据，主要用于支持动脉粥样硬化的病理机制研究、风险因素评估、疾病早期诊断模型的开发以及临床预防与管理策略的优化。

该数据集包含来自多民族动脉粥样硬化研究（MESA）的临床数据，涉及912名参与者的血液免疫细胞（如CD4+ T细胞亚型）、炎症生物标志物和影像学指标，通过横断面分析探究循环CD4+幼稚型与记忆型T细胞比例与亚临床动脉粥样硬化（如冠状动脉钙化和颈动脉内膜中层厚度）的关联，主要用于研究免疫衰老、慢性免疫激活在心血管疾病中的作用机制，为动脉粥样硬化的免疫病理学提供实证支持。

该数据集为主动脉粥样硬化的统计分析结果，包含通过STATA软件使用多元刀切法分析生成的统计表格数据，涉及至少20个样本的伪R²等指标，并对乳腺癌、前列腺癌和肺癌等类别进行了非累积统计，主要用于心血管疾病研究、动脉粥样硬化统计方法验证及临床风险因素分析。

该数据集是一个基于医学文献的荟萃分析数据集，包含从多个学术数据库收集的观察性研究数据，主要模态为临床研究表格与统计结果数据，用于分析成人牙齿缺失与动脉粥样硬化之间的关联性，研究结果显示动脉粥样硬化患者平均多缺失约3颗牙齿，为口腔健康与心血管疾病的交叉学科研究提供了重要的量化证据。

该数据集包含来自载脂蛋白E缺陷小鼠模型的实验数据，涉及血管功能测量、分子通路分析和基质金属蛋白酶7（MMP-7）在动脉粥样硬化中的作用，数据模态包括生物化学测量、分子生物学数据和生理记录，主要用于研究动脉粥样硬化的发病机制、血管炎症和内皮功能障碍的分子基础，为心血管疾病研究提供实验支持。

该数据集是MICCAI 2022挑战赛的训练数据，包含颈动脉医学影像（如图像模态）及其血管壁分割标注与动脉粥样硬化诊断信息，主要用于医学图像分割算法开发、计算机辅助诊断模型训练以及动脉粥样硬化相关研究，支持血管疾病分析领域的算法评估和应用探索。

该数据集包含75名颈动脉粥样硬化患者的临床表格和呼吸数据，通过测量吸气流的混沌动力学指标（如相关维度和最大李雅普诺夫指数）来评估呼吸复杂性，并结合压力反射敏感性分析，主要用于研究颈动脉狭窄程度、斑块特征与自主神经系统功能障碍如何影响呼吸控制机制，为心血管疾病相关的呼吸病理生理学提供研究基础。

该数据集包含来自IMPROVE研究米兰站点的多模态数据，涵盖临床表格、分子生物标志物、基因型数据以及颈动脉超声影像测量指标，主要用于通过机器学习方法识别颈动脉亚临床动脉粥样硬化的不同内型，分析基因与环境因素（如吸烟）的交互作用，并评估动脉粥样硬化性心血管疾病的风险预测与进展研究，为精准医学在心血管疾病预防领域的应用提供数据支持。

该数据集基于中国健康与养老追踪调查（CHARLS）的队列数据，包含参与者的临床指标（如动脉粥样硬化相关测量）、人口统计学信息、生活方式及中风事件记录等多模态临床表格数据，主要用于研究动脉粥样硬化指标与中风发病风险之间的关联，支持心血管疾病风险评估和中风流行病学领域的分析。