肥厚型心肌病注册、生物样本库与影像数据仓库
该数据集为肥厚型心肌病注册、生物样本库与影像数据仓库,来源于clinicaltrials.gov,归类于循环系统疾病。覆盖肥厚型心肌病、梗阻性肥厚型心肌病、家族性肥厚型心肌病及心肌病等病种

基本信息
资源简介
肥厚型心肌病注册、生物样本库与影像数据仓库
该数据集为肥厚型心肌病注册、生物样本库与影像数据仓库,来源于clinicaltrials.gov,归类于循环系统疾病。覆盖肥厚型心肌病、梗阻性肥厚型心肌病、家族性肥厚型心肌病及心肌病等病种。数据采集包含患者入组流程与基线数据收集,涉及临床数据、生物样本及影像资料。可用于肥厚型心肌病的临床特征分析、疾病分型与相关研究,支持对心肌病人群的分类与预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肥厚型心肌病、梗阻性肥厚型心肌病、家族性肥厚型心肌病、心肌病。患者入组:符合条件的患者将从HiRO站点或合作中心纳入。患者将由当地研究者或研究协调员联系。有意愿的个体将由研究协调员进行访谈,并获得关于HiRO-HCM的信息。知情同意书将与协调员一起审阅和讨论。研究者也将随时解答协调员无法回答的任何问题。潜在参与者将有充足时间考虑参与HiRO-HCM。将从符合条件的患者或法定监护人处获得书面知情同意。参与者可随时退出参与。基线数据收集:临床数据将从w
【主题与分类】
主题标签:Hypertrophic Cardiomyopathy、Hypertrophic Obstructive Cardiomyopathy、Familial Hypertrophic Cardiomyopathy、Cardiomyopathies。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05100420
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/NCT05100420
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
病症:肥厚型心肌病、肥厚型梗阻性心肌病、家族性肥厚型心肌病、心肌病。患者招募:符合条件的患者将从HiRO站点或合作中心纳入。患者将由当地研究者或研究协调员联系。有意愿的个体将由研究协调员进行访谈,并获得关于HiRO-HCM的信息。同意书将与协调员一起审查和讨论。研究者也将随时解答协调员无法回答的任何问题。潜在参与者将有足够的时间考虑参与HiRO-HCM。将从符合条件的患者或法定监护人处获得书面知情同意。参与者可以随时退出参与。基线数据收集:将从愿意/已同意参与登记的患者中收集临床数据。
所有与合格患者心脏病史和合并症相关的人口统计学和医学信息将在基线时收集,包括临床信息、诊断检测结果、基因检测结果、家族史和族裔,以及当前和既往治疗。医疗信息将按照加拿大三理事会政策声明标准进行编码:直接标识符将被移除,并替换为不使用参与者健康卡号、社会保险号或姓名等个人信息的唯一研究代码。编码后的数据将使用基于网络的电子病例报告表(eCRF),通过REDcap传输至临床研究数据库。临床研究数据库将由蒙特利尔健康创新协调中心(MHICC;mhicc.org)管理。研究参与者将仅通过受试者编号(研究HiRO-HCM ID)进行识别。在数据库中唯一标识每个受试者eCRF的研究ID将在REDcap中分配,但登记参与者及其研究标识符的主列表将与临床研究数据库分开保存。该主列表将
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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