ABSORB B1试验队列亚分析:冠状动脉动脉粥样硬化消退与异物反应伴透明动脉硬化的影像学数据

该数据集包含ABSORB B1试验队列的系列多模态血管内影像数据(如QCA、IVUS、OCT和MSCT)及相关变量定义,主要用于评估冠状动脉支架植入后动脉粥样硬化消退与异物反应伴透明动脉硬化对血管临时支撑的影响,支持冠状动脉疾病影像学分析和支架疗效研究。

Mendeley Data
2017-06-22 更新
浏览 18
冠状动脉支架评估血管内成像分析
Data for: What Exactly, Regression of Atherosclerosis or Foreign Body Reaction With Hyaline Arteriosclerosis, Drives Transient Scaffolding of Coronary Arteries? A Serial Multimodality Imaging Subanalysis of ABSORB Cohort B1 Trial

基本信息

大小
0.001733356 GB
创建/更新时间
2017-06-22
版本
v2

资源简介

ABSORB B1试验队列亚分析:冠状动脉动脉粥样硬化消退与异物反应伴透明动脉硬化的影像学数据

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Data for: What Exactly, Regression of Atherosclerosis or Foreign Body Reaction With Hyaline Arteriosclerosis, Drives Transient Scaffolding of Coronary Arteries? A Serial Multimodality Imaging Subanalysis of ABSORB Cohort B1 Trial》。源站首次发布:2017-06-22。

【数据内容】

源站原始描述:The dataset contains the information regarding to the permission of the sponsor and involved CRO to conduct the intravascular imaging (QCA, IVUS, OCT, MSCT) and statistical analysis at the loop between Cardialysis B.V. (Rotterdam, The Netherlands), Erasmus MC (Rotterdam, The Netherlands) and Abbott Vascular (Santa Clara, CA). Moreover, the dataset includes lists of the studied variables with the definitions

【数据结构与技术规格】

文件数 7 个,合计 1.73 MB。数据集 DOI:10.17632/xr77r28gch.2。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/xr77r28gch

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    • 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

该数据集来源于ABSORB Cohort B1试验的系列多模态影像亚分析,旨在探究冠状动脉支架植入后,动脉粥样硬化消退与异物反应伴透明动脉硬化对血管临时支撑的影响。数据集包含经Cardialysis B.V.(荷兰鹿特丹)、Erasmus MC(荷兰鹿特丹)和Abbott Vascular(美国圣克拉拉)三方授权进行的血管内影像学数据(包括定量冠状动脉造影QCA、血管内超声IVUS、光学相干断层扫描OCT和多层螺旋CT MSCT)及统计分析结果,同时提供了研究变量的定义列表。该数据集主要用于冠状动脉支架评估、血管内成像分析及动脉粥样硬化病理机制研究。

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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