主动脉几何形态对主动脉缩窄支架植入后血管重塑的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦主动脉缩窄患者支架植入后的血管重塑问题,涵盖主动脉几何形态、血管重塑、血压、残余狭窄、CT 主动脉造影、CMR 以及主动脉弹性与扩张性等主题

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clinicaltrials
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医学影像回归Aortic GeometryVascular RemodelingCoarctation of AortaBlood PressureResidual StenosisCT AortographyCMRAortic Elasticity and DistensibilityAortic Arch
Impact of Aortic Geometry on Vascular Remodeling After Stent Implantation in Coarctation of the Aorta

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

主动脉几何形态对主动脉缩窄支架植入后血管重塑的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦主动脉缩窄患者支架植入后的血管重塑问题,涵盖主动脉几何形态、血管重塑、血压、残余狭窄、CT 主动脉造影、CMR 以及主动脉弹性与扩张性等主题。主动脉缩窄是先天性主动脉管腔狭窄,占先天性心脏病的 5-8%,活产儿发生率约 1/3000-4000,可导致左心室后负荷增加、系统性高血压及长期血管重塑。数据可用于分析支架植入后残余高血压与主动脉顺应性异常、主动脉壁重塑不足之间的关系,支持术后血压与血管功能的预测与回归建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:主动脉几何形态、血管重塑、主动脉缩窄、血压、残余狭窄、CT 主动脉造影、CMR、主动脉弹性与扩张性。主动脉缩窄(CoA)是主动脉管腔的先天性狭窄,占先天性心脏病的 5-8%,活产儿发生率为 1/3000-4000。这种狭窄导致血流动力学改变,包括左心室后负荷增加、系统性高血压和长期血管重塑,即使解剖矫正后仍可能持续存在。尽管针对原生或复发性 CoA 的支架植入等干预取得进展,许多患者术后仍存在高血压。这种残余高血压可能并非纯机械性,而是与持续性血管功能障碍、主动脉顺应性异常或主动脉壁重塑不充分有关。主动脉僵硬度现已被认为是关键

【主题与分类】

主题标签:Aortic Geometry、Vascular Remodeling、Coarctation of Aorta、Blood Pressure、Residual Stenosis、CT Aortography、CMR、Aortic Elasticity and Distensibility、Aortic Arch。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/NCT07131111

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:主动脉几何形态、血管重塑、主动脉缩窄、血压、残余狭窄、CT主动脉造影、CMR、主动脉弹性与扩张性。主动脉缩窄(CoA)是主动脉管腔的先天性狭窄,占先天性心脏病的5-8%,活产婴儿中的发病率为1/3000-4000。这种狭窄导致血流动力学改变,包括左心室后负荷增加、全身性高血压以及长期血管重塑,这些改变即使在解剖矫正后仍可能持续存在。尽管针对原生性或复发性CoA的支架植入等干预措施取得了进展,但许多患者术后仍存在高血压。这种残余高血压可能并非单纯机械性因素所致,而是与持续性血管功能障碍、主动脉顺应性异常或主动脉壁重塑不充分有关。主动脉僵硬度现已被认为是CoA患者的关键心血管危险因素。弹性降低可导致收缩压升高、心脏做功增加以及晚期心血管并发症[7]。

此外,异常的主动脉弓几何形态——尤其是“哥特式弓”——与血管功能受损及不利的血流动力学相关[13]。虽然心脏磁共振(CMR)是评估主动脉僵硬度和心室功能的标准方法,但CT主动脉造影可提供高分辨率图像,用于评估主动脉扩张性、管腔变化及残余狭窄,尤其是在支架植入术后。当与血压和心电图数据结合时,这些信息可更全面地反映预后。本研究利用CT主动脉造影探讨CoA患者支架植入术后血压与主动脉几何形态(包括弓形和残余狭窄)之间的关系,并探索心电图变化作为心室应变和血流动力学应力潜在无创标志物的可能性。

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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