经导管心脏瓣膜介入术后基于新型移动健康运动方案的家庭心脏康复
本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦瓣膜性心脏病患者在接受经导管心脏瓣膜介入(THVI)后开展的家庭心脏康复(HBCR)

基本信息
资源简介
经导管心脏瓣膜介入术后基于新型移动健康运动方案的家庭心脏康复
本数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦瓣膜性心脏病患者在接受经导管心脏瓣膜介入(THVI)后开展的家庭心脏康复(HBCR)。研究针对大多数符合条件者未参与中心型心脏康复(CBCR)的现状,采用定制 app 与数字工具实施 HBCR,并将不打算参与 CBCR 的受试者随机分为对照组、非互动式 HBCR 移动健康干预组和互动式 HBCR 移动健康干预组。数据可用于评估移动健康运动方案在瓣膜介入术后康复中的可行性、依从性与效果,支持心脏康复依从性及远程干预相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:瓣膜性心脏病。绝大多数符合心脏康复条件的人不参与中心型心脏康复(CBCR)。虽然鼓励参与 CBCR 的措施很重要,但许多人仍会因各种原因不参与。这项随机对照试验正在评估一种使用定制 app 和数字工具、面向接受经导管心脏瓣膜介入(THVI)患者的家庭心脏康复(HBCR)干预。经过短暂的导入期后,不打算参与 CBCR 的参与者被随机分配到三组之一:(1)对照组,(2)非互动式交付的 HBCR 移动健康干预,以及(3)互动式交付的 HBCR 移动健康干预。干预组(非互动式/互动式交付)的参与者还将被随机分配继续该干预
【主题与分类】
主题标签:Valvular Heart Disease。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06077201
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06077201
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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:瓣膜性心脏病。绝大多数符合心脏康复条件的人群并未参与中心式心脏康复(CBCR)。尽管鼓励参与CBCR的措施很重要,但许多个体仍会因各种原因而不参与。这项随机对照试验正在评估一种针对接受经导管心脏瓣膜介入治疗(THVIs)患者的家庭式心脏康复(HBCR)干预措施,该措施通过定制应用程序和数字工具实施。经过短暂的导入期后,不打算参与CBCR的参与者被随机分配到三组之一:(1)对照组,(2)非互动式交付的HBCR移动健康干预组,以及(3)互动式交付的HBCR移动健康干预组。干预组(非互动式/互动式交付)的参与者还将被随机分配继续接受干预12周或24周。该干预针对关键健康行为,并包含传统心脏康复组成部分。该研究将评估干预对临床事件、体力活动、生活质量及其他结局的影响。
有意参与CBCR的人员将在一个登记册中进行随访。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




