获取40例经导管主动脉瓣植入术（TAVI）患者影像数据的研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06596460

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，重度，主动脉瓣狭窄。本研究的目的是了解经导管主动脉瓣植入术（TAVI）前进行的计算机断层扫描（CT扫描）和心脏超声扫描经胸超声心动图扫描（TTE或心脏超声扫描）是否可用于预测新的TAVI瓣膜未来的性能。为此，研究者需要TAVI瓣膜植入前的常规CT扫描以及植入后的新CT扫描。目前，TAVI术后CT扫描并非常规进行。患有重度主动脉瓣狭窄（AS）的男性和女性患者将被邀请参与。来自扫描的数据以及所采取的常规测量指标将用于评估六个月时瓣膜是否出现任何退化。收集的扫描数据将用于计算机程序。该程序将被训练以预测TAVI瓣膜性能。本研究的主要目的是收集TAVI手术前后的CT扫描数据。本研究旨在回答：•研究者能否获取TAVI前后额外的CT影像数据和其他数据，以用于预测瓣膜性能？

参与者将被询问，在TAVI手术后6个月的常规随访中，是否愿意再进行一次CT扫描。

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。