异常锁骨下动脉 CFD 数据集

该数据集由博洛尼亚大学工业工程系(DIN)研究团队与 Lecco 的 ASST、Alessandro Manzoni 医院合作完成,收录了异常锁骨下动脉(ASA)血流动力学模拟的 CFD 计算结果,共包含 12 名患者,分为病理组(6 名 ASA 受试者)与健康组

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表格分类AortaComputational fluid dynamicsASAAberrantVesselThoracic ArteriesAorta abnormalities
Aberrant Subclavian Artery CFD Dataset

基本信息

模态
表格
大小
1.09844618 GB
任务类型
分类
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-07
版本
0.1.

资源简介

异常锁骨下动脉 CFD 数据集

Aberrant Subclavian Artery CFD Dataset

该数据集由博洛尼亚大学工业工程系(DIN)研究团队与 Lecco 的 ASST、Alessandro Manzoni 医院合作完成,收录了异常锁骨下动脉(ASA)血流动力学模拟的 CFD 计算结果,共包含 12 名患者,分为病理组(6 名 ASA 受试者)与健康组。数据集旨在帮助科学界对罕见血管病理进行建模、分析与理解,并持续扩充。可用于血管血流动力学研究、CFD 建模验证及罕见血管病变的分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 International 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):作者:Prof. Ghedini Emanuele Dr. Rossi Giovanni Ugolini Edoardo Eng. Giorgio La Civita Dr. Ferraresi Marco Dr. Moad Alaidroos 版本:v.0.1。简要描述与目标 本数据集包含由博洛尼亚大学工业工程系(DIN)研究团队在 Prof. Emanuele Ghedini 带领下,与 Lecco 的 ASST、Alessandro Manzoni 医院在 Dr. Giovanni Rossi 带领下共同努力完成的 CFD 计算结果。“Aberrant Subclavian Artery CFD Dataset”汇集了异常锁骨下动脉(ASA)血流动力学模拟的结果。该计划旨在帮助科学界对罕见血管病理进行建模、分析和理解,数据集持续增长。数据集结构 该数据集由 12 名患者组成,分为“Pathologic”(6 名 ASA 受试者——文件夹名称:M#caseNumber.zip)和“Healt

【主题与分类】

主题标签:Aorta、Computational fluid dynamics、ASA、AberrantVessel、Thoracic Arteries、Aorta abnormalities。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.15835200

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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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。

数据集大小约 1.10 GB。

数据说明

作者:Ghedini Emanuele 教授、Rossi Giovanni 博士、Ugolini Edoardo、Giorgio La Civita 工程师、Ferraresi Marco 博士、Moad Alaidroos 博士。版本:v.0.1。简要描述与目标 本数据集包含由博洛尼亚大学工业工程系(DIN)研究团队(由Emanuele Ghedini教授领导)与Lecco的ASST、Alessandro Manzoni医院(由Giovanni Rossi博士领导)联合努力进行的一项CFD研究活动的结果。“异常锁骨下动脉CFD数据集”汇集了异常锁骨下动脉(ASA)血流动力学模拟的结果。该计划旨在帮助科学界对罕见血管病理进行建模、分析和理解,数据集将持续增长。数据集结构 该数据集共包含12名患者,分为“病理性”(6名患有ASA的受试者——文件夹名称:M#caseNumber.zip)和“健康”(6名解剖结构健康的受试者——文件夹名称:H#caseNumber.zip)。CFD模拟对每位患者使用相同的BC(边界条件)。BC以数值形式报告(“inlet_velocity.csv”、“outlet_pressure.csv”),位于每个病例的BC子文件夹内。

病理患者描述 ID 性别-年龄 ASA及相关主动脉病变 右侧/左侧弓 Kommerel憩室 食管后ASA 双颈动脉干 M1 女性-74岁 破裂性弓部动脉瘤(Ishimaru分型2区和3区)+右侧ASA 左侧 是 是 否 M2 男性-80岁 有症状的右侧ASA 左侧 是 是 否 M3 女性-73岁 胸主动脉夹层(TAAD)+右侧ASA 左侧 是 是 是 M4 男性-76岁 TAAD+右侧ASA 左侧 是 是 否 M5 男性-34岁 TAAD+右侧ASA 左侧 否 是 是 M6 女性-80岁 无症状性左侧ASA 右侧 是 是 否 血流动力学场描述 对于每位患者,CFD结果分别在模拟的最后一个心动周期的收缩前期(2.34秒)、收缩峰值期(2.46秒)和舒张期(2.8秒)收集。关于任何进一步的方法学细节,请参阅与本数据集相关的论文。后处理可以

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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