短期他汀治疗后斑块特征变化:冠状动脉CT评估
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦短期强化他汀治疗对冠状动脉斑块特征的影响。覆盖冠状动脉疾病、动脉粥样硬化斑块、冠状动脉CT血管成像、他汀治疗、多排CT、心血管疾病及动脉硬化等主题

基本信息
资源简介
短期他汀治疗后斑块特征变化:冠状动脉CT评估
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦短期强化他汀治疗对冠状动脉斑块特征的影响。覆盖冠状动脉疾病、动脉粥样硬化斑块、冠状动脉CT血管成像、他汀治疗、多排CT、心血管疾病及动脉硬化等主题。数据可用于评估短期强化他汀治疗调节斑块脂质含量、改变斑块结构及血流生理的效果,并涉及光子计数探测器CT(PCD-CT)评估及斑块记忆的长期效应研究。适合开展影像学与治疗反应相关的分类或预测分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:冠状动脉疾病、动脉粥样硬化斑块、冠状动脉CT血管成像、他汀治疗、多排CT、心脏疾病、心血管疾病、动脉硬化。短期强化他汀治疗在多大程度上可通过无创影像调节斑块脂质含量、改变斑块结构并改变血流生理,目前尚不清楚。此外,尚无关于短期强化他汀治疗对冠状动脉斑块影响的光子计数探测器CT(PCD-CT)评估数据。另外,尚无关于短期强化他汀治疗对斑块形态(即斑块记忆)长期影响的数据。因此,在这项随机、对照、前瞻性、双盲、单中心临床试验中,我们旨在1)评估短期强化他汀治疗的效果
【主题与分类】
主题标签:Coronary Artery Disease、Atherosclerotic Plaque、Coronary Computed Tomography Angiography、Statin Therapy、Multidetector Computed Tomography、Heart Diseases、Cardiovascular Diseases、Arteriosclerosis、Vascular Diseases、Hyperlipidemia。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/NCT06603363
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06603363
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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:冠状动脉疾病、动脉粥样硬化斑块、冠状动脉计算机断层扫描血管造影、他汀类药物治疗、多探测器计算机断层扫描、心脏病、心血管疾病、动脉硬化。短期强化他汀类药物治疗在多大程度上可能调节斑块脂质含量、改变斑块结构并通过无创成像评估改变血流生理学,目前尚不清楚。此外,尚无关于短期强化他汀类药物治疗对冠状动脉斑块影响的数据,这些数据是通过光子计数探测器CT(PCD-CT)评估的。此外,尚无关于短期强化他汀类药物治疗对斑块形态长期影响(即斑块记忆)的数据。因此,在这项随机、对照、前瞻性、双盲、单中心临床试验中,我们旨在1)使用PCD-CT评估短期强化他汀类药物治疗对冠状动脉解剖和生理的影响,以及2)评估短期强化他汀类药物治疗对斑块特征长期变化的影响。换句话说,检验我们的“斑块记忆”假说。
我们的分析包括通过结合解剖学(斑块的定量和定性评估、放射组学)和血流动力学(CT血流储备分数,FFR-CT)信息,对斑块进行详细评估。在这项随机、对照、前瞻性双盲单中心临床试验中,我们旨在招募未接受过他汀治疗的患者(既往或当前未接受过他汀治疗),这些患者因稳定性胸痛和疑似冠状动脉疾病(CAD)在匈牙利布达佩斯塞梅尔维斯大学医学影像中心接受了PCD-CT(NAEOTOM Alpha,Siemens Healthineers,Erlangen,Germany)检查。冠状动脉CT血管造影(Coronary CTA)检查将按照心血管计算机断层扫描学会的现行指南进行。我们将招募年龄在30-65岁、至少有一个部分钙化或非钙化斑块且FFR-CT阴性(狭窄远端FFR-CT>0.75)的患者。有冠状动脉CTA禁忌证的患者和血运重建术后的患者将被排除在研究之外。其他排除
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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