心脏瓣膜病机制、进展与后遗症观察队列

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07267117

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   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：心脏瓣膜病、二尖瓣（MV）反流、二尖瓣疾病、二尖瓣狭窄、主动脉瓣疾病、主动脉瓣狭窄、三尖瓣疾病、三尖瓣反流。本研究是一项前瞻性观察性队列研究，旨在探讨中度及以上心脏瓣膜狭窄和II级及以上心脏瓣膜反流患者的疾病进展、药物及手术干预模式、结局及影响因素。研究人群包括在中国15家大型医疗机构（包括浙江大学医学院附属第二医院和四川大学华西医院）确诊的患者。瓣膜性心脏病的严重程度根据由多个国际学会组成的联合工作组制定的标准化数据集（JACC Adv. 2025 Apr）确定。目前，对于中度瓣膜狭窄和反流患者的管理尚缺乏明确共识，其后续疾病进展仍知之甚少。

值得注意的是，从中度至重度瓣膜性心脏病的进展时间跨度可为1至10年不等，而针对提示疾病恶化的潜在早期标志物的监测与预警机制目前尚不完善。此外，重度瓣膜性心脏病患者在接受不同器械植入后的结局可能存在差异，相关危险因素仍需进一步阐明。本研究旨在通过前瞻性观察性队列设计，识别所有可能增加疾病进展或不良结局风险的临床、生物学、超声心动图及影像学参数。这些参数的确认将指导未来研究制定药物及介入治疗策略，以降低与该疾病相关的死亡率。纳入本研究的患者将在确诊后每年接受门诊随访，随访内容包括心电图、超声心动图、血液分析及增强CT扫描。通过这些综合

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。