常用降压药对慢性阻塞性肺疾病患者肺动脉高压的影响

该数据集来自 Odense University Hospital,为经确诊的慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者接受超声心动图检查后回顾性收集的去标识化临床数据

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医学影像回归Pulmonary Disease, Chronic ObstructiveAntihypertensive AgentsTricuspid Valve InsufficiencyOxygen Inhalation Therapy
Common antihypertensive drugs and their effect on pulmonary hypertension in chronic obstructive pulmonary disease.

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
许可
Creative Commons Attribution 4.0 International
创建/更新时间
2026-10-10
版本
1.0

资源简介

常用降压药对慢性阻塞性肺疾病患者肺动脉高压的影响

Common antihypertensive drugs and their effect on pulmonary hypertension in chronic obstructive pulmonary disease.

该数据集来自 Odense University Hospital,为经确诊的慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者接受超声心动图检查后回顾性收集的去标识化临床数据。变量涵盖人口学信息(年龄、性别、体质指数)、吸烟史、COPD 严重程度(GOLD 分期及 FEV₁、FVC、FEV₁/FVC 等肺功能参数)、心脏合并症、用药情况(各类降压药与长期氧疗)以及详细的超声心动图参数。研究以三尖瓣反流压力(TRP)作为平均肺动脉压的替代指标,探讨常用降压药对 COPD 患者肺动脉压力的影响,可用于分析降压药类别、长期氧疗与肺动脉压力之间的关联(来源 DOI 解析,Creative Commons Attribution 4.0 Internatio。

【数据集背景】

源站首次发布:2026。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):本项目研究常用降压药是否影响慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者的肺动脉压力。具体而言,我们以经胸超声心动图测量的三尖瓣反流压力(TRP)作为平均肺动脉压的替代指标,并探讨其与不同类别降压药物及长期氧疗的关联。该数据集由在 Odense University Hospital 接受超声心动图检查、经确诊的 COPD 患者的去标识化回顾性临床数据组成。变量包括人口学信息(年龄、性别、体质指数)、吸烟史、COPD 严重程度(GOLD 分期及肺功能参数:FEV₁、FVC、FEV₁/FVC)、心脏合并症、用药情况(降压药物类别与长期氧疗)以及详细的超声心动图参数。

【主题与分类】

主题标签:Pulmonary Disease, Chronic Obstructive、Antihypertensive Agents、Tricuspid Valve Insufficiency、Oxygen Inhalation Therapy。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.20658655

使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。

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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

本项目旨在探究常用降压药物是否会影响慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者的肺动脉压力。具体而言,我们以经胸超声心动图中的三尖瓣反流压力(TRP)作为平均肺动脉压的替代指标,并探讨其与不同类别降压药物及长期氧疗之间的关联。数据集包含来自欧登塞大学医院、经超声心动图检查且确诊为COPD的患者的去标识化、回顾性收集的临床数据。变量包括人口学信息(年龄、性别、体质指数)、吸烟史、COPD严重程度(GOLD分期及肺功能参数:FEV₁、FVC、FEV₁/FVC)、心脏合并症、用药情况(降压药物类别及长期氧疗),以及与右心结构和功能相关的详细超声心动图参数(如TRP、估测收缩期肺动脉压、TAPSE、RV/LV比值、右心室尺寸及右心劳损的定性指标)。

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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