消除红肉摄入对心血管系统的影响

源站描述涉及血液生化与血液学参数的测定方法,包括外周血采集、血清与血浆处理、生化指标与全血细胞计数的检测仪器与流程,以及总胆固醇、HDL-C、LDL-C、甘油三酯和葡萄糖等分析参数的获取方式

Maria Clara RochaMaria Clara Rocha
clinicaltrials
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医学影像预测Cardiovascular (CV) Risk
Effect of Eliminating Red Meat Consumption on the Cardiovascular System

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

消除红肉摄入对心血管系统的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为消除红肉摄入对心血管系统的影响,关注 Cardiovascular (CV) Risk。源站描述涉及血液生化与血液学参数的测定方法,包括外周血采集、血清与血浆处理、生化指标与全血细胞计数的检测仪器与流程,以及总胆固醇、HDL-C、LDL-C、甘油三酯和葡萄糖等分析参数的获取方式。可用于研究饮食干预与心血管风险相关血液指标之间关系的分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Cardiovascular (CV) Risk。生化和血液学参数:为测定血液参数,通过静脉穿刺采集 10 ml 外周血,用于血清和血浆,置于 K3EDTA 管中。生化谱在 Prestige 24i 化学分析仪(Tokyo Boeky,Tokyo,Japan)上使用来自 Cormay®(Warsaw,Poland)的试剂通过分光光度法测定。全血细胞计数在 Cell-Dyn Sapphire™ 血液分析仪(Abbott Laboratories,Santa Clara,CA,USA)上进行。每个样本约采集 7 mL 静脉血于干燥凝胶管中,并在 1800 g、4°C 下真空离心 10 分钟。随后将血清分装并储存在 -20°C 直至达到所需参数。分析参数总胆固醇、HDL-C、LDL-C、甘油三酯和葡萄糖使用来自 Cormay,Poland 的相应试剂盒获得。Concent

【主题与分类】

主题标签:Cardiovascular (CV) Risk。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/NCT07205237

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07205237

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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。

数据说明

条件:心血管(CV)风险。生化和血液学参数:为测定血液参数,通过静脉穿刺采集10毫升外周血,分别置于K3EDTA管中用于血清和血浆检测。生化谱采用Prestige 24i化学分析仪(东京Boeky,日本东京)进行分光光度测定,试剂来自Cormay®(波兰华沙)。全血细胞计数在Cell-Dyn Sapphire™血液分析仪(Abbott Laboratories,美国加利福尼亚州圣克拉拉)上进行。每份样本约采集7毫升静脉血于干燥凝胶管中,并在真空条件下以1800 g、4°C离心10分钟。随后将血清分装并储存于-20°C,直至达到所需参数。分析参数总胆固醇、HDL-C、LDL-C、甘油三酯和葡萄糖使用波兰Cormay公司的相应试剂盒获得。浓度根据方案并使用Prestige 24i设备(TOKYO BOEKI MEDICAL SYSTEM LTD,日本东京)进行分光光度评估。K3EDTA管用于在Cell-Dyn Sapphire™设备(Abbott Laboratories,美国加利福尼亚州圣克拉拉)上进行全血细胞计数。

所有检测均经过验证并接受质量控制。血管参数:参与者取仰卧位,在数据采集前休息5分钟。随后,测量心率(HR)、收缩压(SBP)和舒张压(DBP)。袖带置于右臂,与肱动脉对齐,并根据臂围进行调整。使用GE® Vivid T8超声设备及6-12 MHz线阵探头评估颈总动脉(CCA)。参与者取仰卧位,颈部轻度后仰。获取CCA纵切面图像,并保存图像用于测量收缩期直径(SD)、舒张期直径(DD)及内中膜厚度(IMT)。随后,测量C的收缩期峰值流速(PSV)和舒张末期流速(ED)

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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