心血管磁共振引导下扩张型心肌病植入式心脏除颤器植入研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦扩张型心肌病、左心室收缩功能障碍与心肌纤维化患者。研究包含两部分:一是针对 LVEF<45% 且 CMR 显示晚期钆增强患者,开展前瞻性、区组随机对照试验,比较预防性 ICD 植入与 ILR 植入;二是针对 LVEF<45% 且无晚期钆增强患者

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clinicaltrials
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表格预测Dilated CardiomyopathyLeft Ventricular Systolic DysfunctionFibrosis Myocardial
Cardiovascular Magnetic Resonance GUIDEd Insertion of Implantable Cardiac Defibrillator in Dilated CardioMyopathy

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

心血管磁共振引导下扩张型心肌病植入式心脏除颤器植入研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦扩张型心肌病、左心室收缩功能障碍与心肌纤维化患者。研究包含两部分:一是针对 LVEF<45% 且 CMR 显示晚期钆增强患者,开展前瞻性、区组随机对照试验,比较预防性 ICD 植入与 ILR 植入;二是针对 LVEF<45% 且无晚期钆增强患者的前瞻性观察性注册研究,不干预但随访频率相同。主要目标是评估 CMR 引导的 ICD 植入策略能否较保守的 ILR 加标准治疗降低全因死亡率,次要目标包括降低心源性猝死等。可用于心血管风险分层与器械治疗决策研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:扩张型心肌病、左心室收缩功能障碍、心肌纤维化。计划的研究将包含两个部分:一项前瞻性、区组随机对照试验,针对 LVEF<45% 且心脏磁共振(CMR)显示晚期钆增强(LGE)的患者,比较一级预防性 ICD 治疗或 ILR 植入;以及一项前瞻性观察性注册研究,纳入 LVEF<45% 且 CMR 无 LGE 的患者。注册研究患者不接受干预,但随访频率与随机分组患者相同。主要目标是确定常规 CMR 引导的植入式除颤器(ICD)植入管理策略是否较植入式循环记录仪(ILR)植入加标准治疗的保守策略降低总死亡率。次要目标包括:* 确定常规 CMR 引导的 ICD 植入管理策略是否降低心源性猝

【主题与分类】

主题标签:Dilated Cardiomyopathy、Left Ventricular Systolic Dysfunction、Fibrosis Myocardial。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03993730

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    • 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:扩张型心肌病、左心室收缩功能障碍、心肌纤维化。计划开展的研究将包含两个部分:一项前瞻性、区组随机、对照试验,针对LVEF <45%且心脏磁共振(CMR)显示晚期钆增强(LGE)的患者,比较初级预防性ICD治疗或ILR植入;以及一项前瞻性观察性注册研究,纳入LVEF <45%且CMR无LGE的患者。注册研究中的患者不接受干预,但随访频率与随机分组患者相同。主要目的是确定常规CMR指导下的植入式除颤器(ICD)植入管理策略是否较植入式循环记录器(ILR)植入加标准治疗的保守策略降低总死亡率。次要目的包括:* 确定常规CMR指导下的ICD植入管理策略是否较ILR植入加标准治疗的保守策略降低心脏性猝死(SCD)。* 明确在广泛左心室射血分数(LVEF)范围内,伴有LGE瘢痕的DCM患者中SCD的发生率。统计分析将基于意向性治疗原则进行。

全因死亡时间的主要分析将采用对数秩检验进行。

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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