数据集:红细胞形态动力学:高危患者的新潜在标志物相关数据

近年来,红细胞(RBCs)在心血管稳态中的重要作用已被证实,因为这些细胞能够通过输出三磷酸腺苷和一氧化氮来调节心血管功能,并通过完善的抗氧化系统维持氧化还原平衡

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其他分类红细胞形态动力学心血管稳态高危斑块非阻塞性冠心病心肌缺血生物标志物
Dataset related to the article "Red Blood Cell Morphodynamics: A New Potential Marker in High-Risk Patients"

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
许可
Restricted Access
创建/更新时间
2026-10-26

资源简介

数据集:红细胞形态动力学:高危患者的新潜在标志物相关数据

近年来,红细胞(RBCs)在心血管稳态中的重要作用已被证实,因为这些细胞能够通过输出三磷酸腺苷和一氧化氮来调节心血管功能,并通过完善的抗氧化系统维持氧化还原平衡

Dataset related to the article "Red Blood Cell Morphodynamics: A New Potential Marker in High-Risk Patients"

【数据集背景】

源站首次发布:2022。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):该记录包含与文章《Red Blood Cell Morphodynamics: A New Potential Marker in High-Risk Patients》相关的原始数据。近年来,红细胞(RBCs)在心血管稳态中的重要作用已被证实,因为这些细胞能够通过输出三磷酸腺苷和一氧化氮来调节心血管功能,并通过完善的抗氧化系统维持氧化还原平衡。最近,在无严重管腔狭窄的情况下,高危斑块(HRP)特征与心肌缺血之间的联系已被证实。事实上,与无明显CAD相比,非阻塞性冠状动脉疾病(nonob CAD)与更高的1年心肌梗死和全因死亡风险相关。这一新证据增加了寻找新触发因素以识别这些高危患者的兴趣,在缺乏/或

【主题与分类】

主题标签:红细胞形态动力学、心血管稳态、高危斑块、非阻塞性冠心病、心肌缺血、生物标志物。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/5927660

使用许可:Restricted Access。

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    • 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

本记录包含与文章《红细胞形态动力学:高危患者中的一种新潜在标志物》相关的原始数据。近年来,红细胞(RBCs)在心血管稳态中的重要作用已被证实,因为这些细胞能够通过输出三磷酸腺苷和一氧化氮来调节心血管功能,并通过完善的抗氧化系统维持氧化还原平衡。近期研究证实,在高危斑块(HRP)特征与心肌缺血之间存在关联,且不伴严重管腔狭窄。事实上,与无明显冠状动脉疾病相比,非阻塞性冠状动脉疾病(non-ob CAD)与更高的1年心肌梗死风险和全因死亡率相关。这一新证据增强了人们寻找新触发因素以识别这些高危患者的兴趣,尤其是在缺乏传统危险标志物或在其基础之上。在本研究中,我们探讨了通过冠状动脉计算机断层扫描血管造影(CCTA)检测的不同程度冠状动脉狭窄个体中,红细胞形态动力学与HRP特征之间是否存在关联。

连续纳入91例接受CCTA检查的个体[33例无CAD;26例非阻塞性(nonob)CAD;32例阻塞性(ob)CAD]。采用激光辅助光学旋转细胞分析仪(LoRRca MaxSis)分析红细胞形态动力学特征,即红细胞聚集性和变形性。计算了推测的全局红细胞形态动力学(RMD)评分及相关风险图,该风险图将HRP的范围(例如非钙化斑块体积)与RMD评分及最大狭窄百分比相关联。在非阻塞性CAD组中,仅突出显示了红细胞刚性、渗透脆性或聚集性与HRP特征(斑块坏死核心、纤维脂肪及纤维脂肪加坏死核心斑块体积)之间的正相关。有趣的是,在该患者队列中,这些红细胞形态动力学特征中有三项结果为独立

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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