老年主动脉瓣狭窄患者中的ATTR淀粉样变性
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦老年主动脉瓣狭窄患者中ATTR淀粉样变性的共病情况。源站描述指出，严重主动脉瓣狭窄定义为平均跨瓣压差>40mmHg且计算瓣口面积<1cm2，但部分患者因每搏输出量降低（每搏输出量指数≤35ml/m2）而表现为低压差，即 paradoxical l
基本信息
资源简介
老年主动脉瓣狭窄患者中的ATTR淀粉样变性
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦老年主动脉瓣狭窄患者中ATTR淀粉样变性的共病情况。源站描述指出，严重主动脉瓣狭窄定义为平均跨瓣压差>40mmHg且计算瓣口面积<1cm2，但部分患者因每搏输出量降低（每搏输出量指数≤35ml/m2）而表现为低压差，即 paradoxical low flow low gradient 主动脉瓣狭窄，预后较差。ATTR淀粉样变性多见于老年人，可能与严重主动脉瓣狭窄共存，病例报告和小型观察性研究提示其可能常见但被低估。数据可用于研究两类疾病的症状重叠与识别（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：症状性主动脉瓣狭窄、心脏淀粉样变性。严重主动脉瓣狭窄定义为平均跨瓣压差（MTPG）> 40mmHg且计算主动脉瓣面积< 1cm2。然而，相当一部分患者尽管左心室射血分数正常（LVEF > 50%），但由于每搏输出量降低（每搏输出量指数化至体表面积≤ 35ml/m2），其MTPG < 40mmHg。这种实体被称为 paradoxical low flow low gradient 主动脉瓣狭窄（PLFLG AS），并与更差的预后相关。ATTR淀粉样变性是一种老年疾病，可能与严重主动脉瓣狭窄患者共存。病例报告和小型观察性研究表明，老年ATTR淀粉样变性在主动脉瓣狭窄患者中可能常见但诊断不足。PLFLG AS与心脏淀粉样变性在症状方面存在显著重叠。
【主题与分类】
主题标签：Aortic Stenosis Symptomatic、Amyloidosis Cardiac。本站分类：循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04061213
下载信息
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无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04061213
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：症状性主动脉瓣狭窄，心脏淀粉样变性。重度主动脉瓣狭窄定义为平均跨瓣压力梯度（MTPG）> 40mmHg，且计算得出的主动脉瓣面积< 1cm2。然而，相当一部分患者尽管左心室射血分数正常（LVEF > 50%），但由于每搏输出量减少（每搏输出量指数化至体表面积 ≤ 35ml/m2），其MTPG < 40mmHg。此病症被称为矛盾性低流量低梯度主动脉瓣狭窄（PLFLG AS），并与较差的预后相关。ATTR淀粉样变性是一种老年疾病，可能与重度主动脉瓣狭窄患者共存。病例报告和小型观察性研究表明，老年性ATTR淀粉样变性在主动脉瓣狭窄患者中可能较为常见，但诊断不足。
PLFLG AS与心脏淀粉样变性在症状、随年龄增长而增加的患病率、向心性肥厚、左心室（LV）舒张充盈受损以及尽管射血分数保留但仍存在左室纵向功能障碍等方面存在显著重叠——所有这些特征均导致每搏输出量减少，这是PLFLG AS患者中观察到的低流量状态的潜在机制。
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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