心尖球囊综合征患者的心脏交感神经活性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦心尖球囊综合征患者的心脏交感神经活性评估。研究纳入五名患者,在初次住院期间或数日内以及随访第4至6周分别接受PET扫描,采用N-13 ammonia评估区域灌注,并用C-11 HED评估心脏交感神经活性

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医学影像Apical Ballooning Syndrome
Cardiac Sympathetic Activity in Patients With the Apical Ballooning Syndrome

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

心尖球囊综合征患者的心脏交感神经活性研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦心尖球囊综合征患者的心脏交感神经活性评估。研究纳入五名患者,在初次住院期间或数日内以及随访第4至6周分别接受PET扫描,采用N-13 ammonia评估区域灌注,并用C-11 HED评估心脏交感神经活性。扫描在Mayo Clinic PET Imaging Center进行,患者空腹到达,记录用药情况,双臂置入静脉套管,定位左心室后以锗-68或CT源进行透射扫描以做衰减校正。该数据可用于研究心尖球囊综合征的病理生理机制及随访变化(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心尖球囊综合征。一般方法:五名患者将在因心尖球囊综合征初次住院期间或数日内,以及第4至6周随访时接受PET扫描,以使用N-13 ammonia评估区域灌注,并使用C-11 HED评估心脏交感神经活性。PET扫描方案:在研究当天早晨,患者将空腹到达Mayo Clinic PET Imaging Center。将查明并记录药物使用情况。每只手臂将置入一根静脉套管。随后受试者将被置于PET扫描仪中。在左心室于视野内达到最佳定位后,将使用锗-68或CT源进行透射扫描,以用于后续衰减校正。PET扫描序列概述如下。由于11C-HED摄取依赖于血流变

【主题与分类】

主题标签:Apical Ballooning Syndrome。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/NCT00586183

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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。

数据说明

疾病:心尖球囊样综合征。一般方法:五名患者将在因心尖球囊样综合征初次入院后的几天内或入院期间,以及在第4至6周的随访期间接受PET扫描,以使用N-13氨评估区域灌注,并使用C-11 HED评估心脏交感神经活性。PET扫描方案:研究当天早晨,患者将空腹到达Mayo Clinic PET成像中心。将确认并记录药物使用情况。将在每只手臂放置静脉插管。随后,受试者将被安置在PET扫描仪中。在左心室于视野内达到最佳定位后,将使用锗-68或CT源进行透射扫描,以便后续进行衰减校正。PET扫描序列概述如下。由于11C-HED摄取依赖于血流特征,将使用N-13氨进行血流研究。将在20秒内注射N-13氨(10至20 mCi),并进行20分钟的动态采集,序列如下:3秒16帧,12秒10帧,240秒2帧。

在N-13氨衰变50分钟后,将注射20mCi的11C-HED,注射持续30秒,并按照以下序列进行动态采集:30秒时6帧,60秒时2帧,150秒时2帧,300秒时2帧,600秒时2帧,1,200秒时1帧。为了校正血液中11C代谢物的影响,将在注射C-11 HED后的0、1、5、10、20、40和60分钟时抽取静脉血样(总计约25毫升血液)。在每次同位素活性峰值时,将无创地获取心率、系统性血压和12导联心电图。

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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