支架内再狭窄或冠心病进展诊断准确性研究相关数据集
ADVANTAGE研究在支架植入患者队列中显示,与定量冠状动脉造影(QCA)相比,负荷心肌CT灌注(CTP)对支架内再狭窄(ISR)或CAD进展的诊断准确性显著高于冠状动脉CT血管造影(CCTA)

基本信息
资源简介
支架内再狭窄或冠心病进展诊断准确性研究相关数据集
ADVANTAGE研究在支架植入患者队列中显示,与定量冠状动脉造影(QCA)相比,负荷心肌CT灌注(CTP)对支架内再狭窄(ISR)或CAD进展的诊断准确性显著高于冠状动脉CT血管造影(CCTA)
Dataset related to the article "Diagnostic accuracy of subendocardial vs. transmural myocardial perfusion defect for the detection of in-stent restenosis or progression of coronary artery disease after percutaneous coronary intervention
【数据集背景】
源站首次发布:2023。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录包含与文章《Diagnostic accuracy of subendocardial vs. transmural myocardial perfusion defect for the detection of in-stent restenosis or progression of coronary artery disease after percutaneous coronary intervention》相关的原始数据。背景。ADVANTAGE研究在支架植入患者队列中显示,与定量冠状动脉造影(QCA)相比,负荷心肌CT灌注(CTP)对支架内再狭窄(ISR)或CAD进展的诊断准确性显著高于冠状动脉CT血管造影(CCTA)。这是ADVANTAGE的一项预设亚分析,旨在评估使用静态负荷CTP时,心内膜下与透壁性灌注缺损相对于QCA在诊断准确性方面的差异。方法。我们连续纳入既往接受冠状动脉支架植入并转诊行QCA的患者。所有患者
【主题与分类】
主题标签:循环系统疾病、冠状动脉支架、CT心肌灌注、支架内再狭窄、冠心病进展、诊断准确性。本站分类:循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/record/8123698
使用许可:Restricted Access。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.8123698
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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
本记录包含与文章“亚心内膜与透壁心肌灌注缺损在检测经皮冠状动脉介入治疗后支架内再狭窄或冠状动脉疾病进展中的诊断准确性”相关的原始数据。背景。ADVANTAGE研究在支架患者队列中证明,与定量冠状动脉造影(QCA)相比,应力心肌CT灌注(CTP)在检测支架内再狭窄(ISR)或CAD进展方面的诊断准确性显著高于冠状动脉CT血管成像(CCTA)。这是ADVANTAGE的一项预先设定的亚分析,旨在评估使用静态应力CTP时,亚心内膜与透壁灌注缺损在诊断准确性方面与QCA的差异。方法。我们连续入组了既往接受过冠状动脉支架置入并转诊接受QCA的患者。所有患者均接受了应力CTP和静息CTP+CCTA检查。CCTA和CTP的诊断准确性在基于区域和基于患者的分析中进行了评估。
我们比较了“心内膜下”灌注缺损(定义为在特定冠状动脉供血区内,低增强范围超过透壁心肌厚度的25%但小于50%)与“透壁性”灌注缺损(定义为低增强范围超过透壁厚度的50%)的诊断准确性。结果:在150例患者(132例男性,平均年龄65.1±9.1岁)中,基于血管分析,心内膜下与透壁性灌注缺损的诊断准确性分别为93.5%与87.7%(p<0.0001)。心内膜下与透壁性缺损的敏感度和特异度分别为87.9%与46.9%(p<0.001)以及94.9%与97.9%(p=0.004)。在基于患者的分析中,心内膜下与透壁性方法的诊断准确性分别为86.6%与68%(p<0.0001)。结论:本研究表明,与透壁性缺损相比,检测心内膜下灌注缺损在识别
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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