DISCOVERY:ICD患者诊断数据与遗传多态性
DISCOVERY数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ICD患者,涵盖心脏性猝死、心室颤动、心动过速、心房颤动及病态窦房结综合征等循环系统疾病

基本信息
资源简介
DISCOVERY:ICD患者诊断数据与遗传多态性
DISCOVERY数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ICD患者,涵盖心脏性猝死、心室颤动、心动过速、心房颤动及病态窦房结综合征等循环系统疾病。数据涉及GNB3、GNAS、GNAQ等基因的单核苷酸多态性(SNPs),用于评估其预测室性心律失常(<400 msec)、死亡、心脏死亡及房性心律失常的阳性预测值,并探索遗传参数、基线数据与随访数据的最佳组合,以及ICD系统诊断信息(电池状态、阻抗、起搏阈值、感知)的医学影响。可用于遗传与临床数据结合的预测建模研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:心脏性猝死、心室颤动、心动过速、心房颤动、病态窦房结综合征。评估GNB3、GNAS和GNAQ基因中的单核苷酸多态性(SNPs)作为室性心律失常<400 msec预测因子的阳性预测值。1. 评估单核苷酸多态性作为GNB3、GNAS、GNAQ基因及其他涉及信号转导组件且影响心脏离子通道活性的SNPs对死亡、心脏死亡和心房颤动/扑动的预测因子的阳性预测值。2. 评估遗传参数、基线数据和随访数据的最佳组合作为主要终点、全因死亡率、心脏死亡和房性心律失常的预测因子。3. 评估ICD系统诊断(电池状态、阻抗、起搏阈值、感知)的使用导致医学后果*。4. 评估
【主题与分类】
主题标签:Death, Sudden, Cardiac、Ventricular Fibrillation、Tachycardia、Atrial Fibrillation、Sick Sinus Syndrome。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/NCT00478933
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00478933
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:死亡、心源性猝死、心室颤动、心动过速、心房颤动、病态窦房结综合征。评估GNB3、GNAS和GNAQ基因中的单核苷酸多态性(SNPs)作为室性心律失常<400毫秒预测因子的阳性预测值。1. 评估单核苷酸多态性作为死亡、心源性死亡及心房颤动/扑动预测因子的阳性预测值,涉及GNB3、GNAS、GNAQ基因及其他影响心脏离子通道活性的信号转导组件相关的SNPs。2. 评估遗传参数、基线数据和随访数据的最佳组合作为主要终点、全因死亡率、心源性死亡和房性心律失常预测因子的价值。3. 评估ICD系统诊断(电池状态、阻抗、起搏阈值、感知)的应用导致医疗后果的情况。4. 评估基于ICD的患者诊断(心律失常、IEGM、心率、起搏百分比、心脏指南针)的应用导致医疗后果的情况。5. 评估涉及房颤预防和房颤治疗算法的编程变更频率。6.
评估起搏参数程控变更的频率及其导致的医疗后果*。* 医疗后果包括:住院、医疗干预、药物治疗、手术、额外诊断检查及ICD程控变更。
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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