不同超声心动图方法评估Ebstein畸形患者左右心室功能

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦Ebstein畸形这一罕见先天性心脏病患者左右心室功能的评估。源站描述涉及三尖瓣、右心房与右心室异常,并提及心脏磁共振成像作为评估右心室容积与功能的首选方法,以及VentriPoint方法用于快速评估右心功能

Angela OxeniusAngela Oxenius
clinicaltrials
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医学影像关键点标注Ebstein Anomaly
Assessment of Left and Right Ventricular Function in Patients With Ebstein Anomaly With Different Echocardiographic Methods

基本信息

模态
医学影像
任务类型
关键点标注
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

不同超声心动图方法评估Ebstein畸形患者左右心室功能

该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦Ebstein畸形这一罕见先天性心脏病患者左右心室功能的评估。源站描述涉及三尖瓣、右心房与右心室异常,并提及心脏磁共振成像作为评估右心室容积与功能的首选方法,以及VentriPoint方法用于快速评估右心功能。数据集可用于探讨不同超声心动图方法在Ebstein畸形患者心室功能评估中的应用(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Ebstein畸形。Ebstein畸形是一种罕见的先天性心脏病。它包括三尖瓣、右心房和右心室(RV)的异常。目前,心脏磁共振成像(MRI)被认为是评估右心室容积和功能的首选方法。为了评估右心功能,VentriPoint方法被设计用于在很短的时间内评估右心室,从而获得更好的疗效和更低的成本。VentriPoint已获批用于法洛四联症患者以及d-大动脉转位中系统性右心室的患者。该方法使用与VentriPoint Medical Systems单元相连的二维标准超声视图。采集后,医生通过心脏的若干二维超声视图上的点来识别解剖标志。通过一个传感器(磁跟踪系统:GPS)在ul

【主题与分类】

主题标签:Ebstein Anomaly。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01907971

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:埃布斯坦畸形。埃布斯坦畸形是一种罕见的先天性心脏病,包括三尖瓣、右心房和右心室(RV)的异常。目前,心脏磁共振成像(MRI)被认为是评估右心室容积和功能的首选方法。为了评估右心功能,VentriPoint方法被设计用于在较短的时间内评估右心室,从而提高疗效并降低成本。VentriPoint已获批用于法洛四联症患者以及d-大动脉转位中系统性右心室的患者。该方法使用与VentriPoint Medical Systems单元相连的二维标准超声视图。采集后,医生通过心脏的多个二维超声视图上的点来识别解剖标志。借助超声探头上的传感器(磁跟踪系统:GPS),我们能够知道二维平面在三维空间中的位置。通过这种方式,精确的解剖标志被定位在三维空间中。

本研究旨在评估基于超声心动图知识的三维重建方法在测量Ebstein畸形患者右心室容积和功能方面的可行性、可靠性和准确性。该方法的准确性将通过与国际磁共振成像测量结果的比较来评估。除右心室之外,研究人员还希望在本研究中评估Ebstein畸形患者的左心室功能。通过使用斑点追踪超声心动图,研究人员希望研究左心室与右心室一起的左心室收缩性、旋转和同步性。在Ebstein畸形患者中,左心室常因右心室的显著表现而被忽视。左心室心肌结构改变(非致密化)也有描述,并可能对功能产生负面影响。研究人员希望分析25-30例Ebstein畸形患者,包括儿童

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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