心肌缺血与非阻塞性冠状动脉疾病患者的胰岛素抵抗与冠状动脉微血管功能障碍

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、实验性、单中心、探索性研究,旨在评估 INOCA 患者中冠状动脉微血管功能障碍与胰岛素抵抗之间的相关性

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医学影像回归Coronary Microvascular DysfunctionCoronary Microvascular DiseaseInsulin Resistance
Insulin Resistance and Coronary Microvascular Dysfunction in Patients with Myocardial Ischemia and Non-obstructive Coronary Artery Disease

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

心肌缺血与非阻塞性冠状动脉疾病患者的胰岛素抵抗与冠状动脉微血管功能障碍

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项前瞻性、实验性、单中心、探索性研究,旨在评估 INOCA 患者中冠状动脉微血管功能障碍与胰岛素抵抗之间的相关性。研究纳入符合方案条件的受试者,在取得书面知情同意后,按标准临床实践和国际建议接受多模态诊断检查,包括空腹血糖、空腹胰岛素、HOMA 指数、糖化血红蛋白及口服葡萄糖耐量试验以排除糖尿病,经胸超声心动图评估心功能与心脏重构,以及冠状动脉造影以排除阻塞性 CAD。数据可用于探索胰岛素抵抗与冠状动脉微血管功能障碍的关联(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:冠状动脉微血管功能障碍、冠状动脉微血管疾病、胰岛素抵抗。这是一项前瞻性、实验性、单中心、探索性研究,旨在评估 INOCA 患者中冠状动脉微血管功能障碍与胰岛素抵抗之间的相关性。被认定符合方案条件的患者将被要求签署书面知情同意书以参与研究。参与者将按照标准临床实践和国际建议接受多模态诊断检查:1. 将评估空腹血糖、空腹胰岛素、HOMA 指数、糖化血红蛋白和口服葡萄糖耐量试验(OGTT)以排除糖尿病。2. 将进行经胸超声心动图以评估心功能和心脏重构。3. 将进行冠状动脉造影以排除阻塞性 CAD,其定义为血管造影狭窄 ≥

【主题与分类】

主题标签:Coronary Microvascular Dysfunction、Coronary Microvascular Disease、Insulin Resistance。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/NCT06597851

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

条件:冠状动脉微血管功能障碍、冠状动脉微血管疾病、胰岛素抵抗。这是一项前瞻性、实验性、单中心、探索性研究,旨在评估INOCA患者冠状动脉微血管功能障碍与胰岛素抵抗之间的相关性。被认定符合方案条件的患者将被要求签署书面知情同意书以参与研究。参与者将按照标准临床实践和国际建议接受多模态诊断测试:1. 将评估空腹血糖、空腹胰岛素、HOMA指数、糖化血红蛋白和口服葡萄糖耐量试验(OGTT)以排除糖尿病。2. 将进行经胸超声心动图以评估心脏功能和心脏重构。3. 将进行冠状动脉造影以排除阻塞性CAD,其定义为一条或多条主要心外膜冠状动脉(定义为直径>2.0 mm的血管)的血管造影狭窄≥70%和/或根据最新欧洲指南所示的血流储备分数(FFR)≤0.80。4.

若血管造影显示存在非阻塞性冠状动脉疾病(CAD),参与者将按照最新欧洲指南的指示,采用标准冠状动脉压力导丝,依据近期描述的Fullphysiology方法进行冠状动脉微血管功能评估。若有临床指征,在怀疑心外膜或微血管痉挛的情况下,将按照最新欧洲指南的指示,采用基于递增剂量乙酰胆碱输注的标准血管反应性试验,评估内皮依赖性血管运动功能。5. 患者将在维罗纳大学综合医院(AOUI Verona)糖尿病科接受高胰岛素-正常血糖钳夹试验,以评估胰岛素抵抗和代谢风险。对于无临床顾虑的患者,在进行钳夹试验前,将考虑对β受体阻滞剂、ACE抑制剂、沙坦类和/或钙拮抗剂进行充分的药物洗脱。6. 患者将在6个月和12个月时通过门诊或电话联系进行临床随访。Fa

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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