文章相关数据集:负荷CT灌注与负荷心脏磁共振用于疑似或已知冠状动脉疾病管理的资源与结局影响
背景:本研究旨在描述冠状动脉计算机断层扫描血管造影联合负荷CT灌注(CCTA + Stress-CTP)与负荷心血管磁共振(Stress-CMR)在有症状的疑似或已知CAD患者中的资源与结局

基本信息
资源简介
文章相关数据集:负荷CT灌注与负荷心脏磁共振用于疑似或已知冠状动脉疾病管理的资源与结局影响
背景:本研究旨在描述冠状动脉计算机断层扫描血管造影联合负荷CT灌注(CCTA + Stress-CTP)与负荷心血管磁共振(Stress-CMR)在有症状的疑似或已知CAD患者中的资源与结局
Dataset related to the article "STress computed tomogRaphy perfusion and stress cArdiac magnetic resonance for ThE manaGement of suspected or known coronarY artery disease: resources and outcomes impact"
【数据集背景】
源站首次发布:2024。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录包含与文章《STress computed tomogRaphy perfusion and stress cArdiac magnetic resonance for ThE manaGement of suspected or known coronarY artery disease: resources and outcomes impact》相关的原始数据。背景:本研究旨在描述冠状动脉计算机断层扫描血管造影联合负荷CT灌注(CCTA + Stress-CTP)与负荷心血管磁共振(Stress-CMR)在有症状的疑似或已知CAD患者中的资源与结局。方法:连续纳入624例因临床指征转诊至我院接受CCTA + Stress-CTP或Stress-CMR的有症状患者,其CAD验前概率为中危至高危,或既往有血运重建史。223例患者接受了Stress-CTP扫描,401例患者接受了Stress-CMR。患者随访在1年后进行。
【主题与分类】
主题标签:冠状动脉疾病、负荷CT灌注、负荷心脏磁共振、CCTA、CAD、资源与结局、原始数据。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.13837737
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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- OpenDataLab:
数据说明
本记录包含与文章“STress computed tomogRaphy perfusion and stress cArdiac magnetic resonance for ThE manaGement of suspected or known coronarY artery disease: resources and outcomes impact”相关的原始数据。背景:本研究旨在描述冠状动脉计算机断层扫描血管造影联合负荷CT灌注(CCTA + Stress-CTP)与负荷心血管磁共振(Stress-CMR)在有症状的可疑或已知CAD患者中的资源和结局。方法:连续纳入624名有症状、CAD验前概率为中至高风险或既往有血运重建史、因临床需要转诊至我院行CCTA + Stress-CTP或Stress-CMR的患者。223名患者接受了Stress-CTP扫描,401名患者接受了Stress-CMR。在指标检查完成后1年进行患者随访。终点为所有心脏事件(作为血运重建、非致死性心肌梗死和死亡的复合终点)和硬性心脏事件(作为非致死性心肌梗死和死亡的复合终点)。
结果:接受CCTA + Stress-CTP的患者中有29%进行了血运重建,接受Stress-CMR评估的受试者中有7%接受了侵入性治疗,两种策略下观察到的非致死性心肌梗死和死亡数量均较低(以CCTA + Stress-CTP作为初始检查的患者中硬终点事件发生率为0.4%,接受Stress-CMR评估的患者中为3%)。根据预设终点,CCTA + Stress-CTP组分别显示出较高的全部心脏事件发生率和较低的硬性心脏事件发生率。CCTA + Stress-CTP组和Stress-CMR组的累积费用分别为1970 ± 2506欧元和733 ± 1418欧元。结论:采用CCTA + Stress-CTP策略与较高的血运重建转诊率相关,但在硬性心脏事件方面呈现出有利趋势,且在识别不良事件风险较低的个体方面具有较好的诊断效能。
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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