使用IMPROVE选择颈动脉血运重建患者的临床影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07556887

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数据说明

病症：症状性颈动脉狭窄、缺血性脑梗死、缺血性卒中、动脉粥样硬化、卒中（CVA）或TIA、卒中、斑块内出血、TIA（短暂性脑缺血发作）。摘要：卒中是全球第二大致死和致残原因。易损颈动脉斑块破裂导致约20%的缺血性卒中。有症状的颈动脉狭窄患者可能从手术切除斑块或支架植入（血运重建）中获益，以预防卒中复发，但这也伴随风险。目前血运重建的患者选择并不理想，主要基于狭窄程度而未考虑斑块易损性。因此，改进风险预测至关重要，并已被正式确认为荷兰血管外科学会知识议程（2022年）的关键优先事项：“我们如何更好地识别哪些颈动脉狭窄患者会或不会从血运重建中获益？”MRI上斑块内出血（IPH）的存在是斑块易损性最有力的影像生物标志物之一，并且与包括狭窄程度在内的传统临床因素相比，是更优的卒中预测指标。

近期开发的“基于个体化MRI的卒中预测评分：利用斑块易损性预测有症状颈动脉疾病患者卒中风险”（IMPROVE）临床预测模型，整合了MRI上的IPH与临床危险因素，用于计算同侧缺血性卒中风险。该模型已证明其预测性能显著优于现有评分。近期一项决策分析研究探讨了使用IMPROVE筛选高卒中风险患者接受血运重建联合OMT（药物及生活方式指导）、低风险患者仅接受OMT（优化药物治疗）的影响。该决策分析研究显示，实施IMPROVE决策规则进行血运重建选择，可使同侧卒中及围手术期卒中与死亡减少35%，每例患者终生费用降低6101欧元，相当于仅在荷兰每年即可减少社会医疗支出1800万欧元。依据：颈动脉血运重建的患者选择

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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