用于心脏疾病的10分钟心血管磁共振协议

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于心脏疾病的心血管磁共振(CMR)检查。研究目标是开发一套基于功能与心肌组织特征、无需对比剂注射的10分钟综合协议,并期望可标准化适用于70%的心脏病患者

McGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health CentreMcGill University Health Centre/Research Institute of the McGill University Health Centre
clinicaltrials
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其他分类Coronary Artery DiseaseMyocarditisInfiltrative CardiomyopathyDilated CardiomyopathyHypertrophic CardiomyopathyAortic Valve StenosisAortic Valve RegurgitationPericardial EffusionCongenital Heart DiseaseVascular Anomaly
A 10-Minute Cardiovascular Magnetic Resonance Protocol for Cardiac Disease

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

用于心脏疾病的10分钟心血管磁共振协议

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于心脏疾病的心血管磁共振(CMR)检查。研究目标是开发一套基于功能与心肌组织特征、无需对比剂注射的10分钟综合协议,并期望可标准化适用于70%的心脏病患者。数据覆盖冠状动脉疾病、心肌炎、浸润性心肌病、扩张型心肌病、肥厚型心肌病、主动脉瓣狭窄、主动脉瓣反流及心包积液等病种,可用于评估该协议在诊断决策、成本控制及不同人群中的临床可行性、性能与成本效益(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:冠状动脉疾病、心肌炎、浸润性心肌病、扩张型心肌病、肥厚型心肌病、主动脉瓣狭窄、主动脉瓣反流、心包积液。本研究的目的是开发一套基于功能和心肌组织特征、无需对比剂注射的综合10分钟协议,该协议可标准化适用于70%的心脏病患者。测试该10分钟CMR协议在显著改善诊断决策和降低成本方面的能力。测试其在不同人群中的临床可行性、性能和成本效益,包括:非缺血性心肌病(-)OS-CMR以及缺血性心脏病和CAD(+)OS-CMR

【主题与分类】

主题标签:Coronary Artery Disease、Myocarditis、Infiltrative Cardiomyopathy、Dilated Cardiomyopathy、Hypertrophic Cardiomyopathy、Aortic Valve Stenosis、Aortic Valve Regurgitation、Pericardial Effusion、Congenital Heart Disease、Vascular Anomaly。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04464655

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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

疾病范围:冠状动脉疾病、心肌炎、浸润性心肌病、扩张型心肌病、肥厚型心肌病、主动脉瓣狭窄、主动脉瓣反流、心包积液。本研究旨在制定一套基于功能和心肌组织特征的综合10分钟检查方案,无需注射对比剂,并可标准化应用于70%的心脏病患者。检验该10分钟心脏磁共振(CMR)方案能否显著改善诊断决策并降低成本。在不同人群中检验其临床可行性、性能和成本效益,包括:非缺血性心肌病(-)OS-CMR以及缺血性心脏病和冠状动脉疾病(CAD)(+)OS-CMR。

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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