非阻塞性冠状动脉心绞痛患者的综合冠状动脉生理学 - 捷克共和国

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非阻塞性冠状动脉心绞痛(ANOCA)患者的综合冠状动脉生理学,覆盖捷克共和国相关人群

University Hospital, MotolUniversity Hospital, Motol
clinicaltrials
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时间序列分类ANOCAMINOCAMicrovascular DysfunctionMicrovascular AnginaVasospastic AnginaAcetylcholine
Comprehensive Coronary Physiology in Patients With Angina With Nonobstructive Coronary Arteries - Czech Republic

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

非阻塞性冠状动脉心绞痛患者的综合冠状动脉生理学 - 捷克共和国

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非阻塞性冠状动脉心绞痛(ANOCA)患者的综合冠状动脉生理学,覆盖捷克共和国相关人群。数据涉及 ANOCA、MINOCA、微血管功能障碍、微血管性心绞痛、血管痉挛性心绞痛及 Acetylcholine 等主题。其病理生理主要涉及结构性与功能性损伤,可影响心外膜与微循环动脉,并区分微血管性心绞痛与心外膜血管痉挛性心绞痛两种基本内型。该数据可用于冠状动脉生理机制与分型相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:ANOCA、ANOCA - 非阻塞性冠状动脉心绞痛、MINOCA、微血管功能障碍、微血管性心绞痛、血管痉挛性心绞痛、Acetylcholine。病理生理学主要涉及两种机制:结构性和功能性损伤,可影响心外膜和微循环动脉,也可能合并存在。因此,从临床角度看,ANOCA 中区分出两种基本内型:1)微血管性心绞痛(MVA),由微循环结构性损伤(冠状动脉微血管功能障碍 - CMD)或功能性微血管痉挛(心绞痛和 ECG 改变,但 Acetylcholine 试验无心外膜痉挛)所致;2)心外膜血管痉挛性心绞痛(VSA)——心绞痛、ECG 改变及 Acetylcholine 试验显示痉挛(表 1)。1. 微血管性心绞痛(MVA)(FFR > 0,80,iFR > 0,89)* 冠状动脉微血管功能障碍(CMD)(CFR < 2,0

【主题与分类】

主题标签:ANOCA、MINOCA、Microvascular Dysfunction、Microvascular Angina、Vasospastic Angina、Acetylcholine。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/NCT07103317

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数据说明

条件:ANOCA、ANOCA - 非阻塞性冠状动脉心绞痛、MINOCA、微血管功能障碍、微血管性心绞痛、血管痉挛性心绞痛、乙酰胆碱。病理生理学主要涉及两种机制:结构和功能损伤,这两种损伤可影响心外膜和微循环动脉,也可能同时存在。因此,从临床角度来看,ANOCA可分为两种基本内型:1)微血管性心绞痛(MVA),由微循环结构损伤(冠状动脉微血管功能障碍 - CMD)或功能性微血管痉挛(乙酰胆碱激发试验时无心外膜血管痉挛的心绞痛和心电图改变)引起;2)心外膜血管痉挛性心绞痛(VSA)——心绞痛、心电图改变及乙酰胆碱激发试验时出现血管痉挛(表1)。1. 微血管性心绞痛(MVA)(FFR > 0.80,iFR > 0.89)* 冠状动脉微血管功能障碍(CMD)(CFR < 2.0(2.5),MRR < 2.1,IMR > 25)* 微血管痉挛(心绞痛 + 心电图改变 + 乙酰胆碱激发试验时心外膜痉挛 < 90%)2. 血管痉挛性心绞痛(VSA)(心绞痛 + 心电图改变 + 乙酰胆碱激发试验时心外膜痉挛 > 90%)3.

非冠状动脉性胸痛(热稀释法和乙酰胆碱试验均为阴性)表1——ANOCA内型。FFR——血流储备分数,iFR——瞬时无波形比值,CFR——冠状动脉血流储备,MRR——微血管阻力储备,IMR——微循环阻力指数,EKG——心电图,Ach——乙酰胆碱。ANOCA的临床表现包括多种症状,可降低生活质量,且常被误诊、误治,并往往导致反复住院和侵入性检查。同时,合并MVA和VSA的患者长期预后较差。直接评估冠状动脉微循环对血管扩张刺激的反应并诊断血管运动异常,对于ANOCA患者的准确分层和治疗策略选择至关重要,与标准治疗相比,可减轻心绞痛严重程度并改善生活质量。全面的侵入性冠状动脉功能检测(CFT)目前是唯一能够诊断

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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