整合超声衍生脂肪分数与2D/4D HeartAI用于MASLD患者心血管风险管理
该数据集来自clinicaltrials.gov的前瞻性观察性队列研究，纳入成人MASLD患者，采集超声衍生脂肪分数（UDFF）与2D/4D HeartAI评估的心脏功能参数，并在基线及6、12、36个月进行重复评估
基本信息
资源简介
整合超声衍生脂肪分数与2D/4D HeartAI用于MASLD患者心血管风险管理
该数据集来自clinicaltrials.gov的前瞻性观察性队列研究，纳入成人MASLD患者，采集超声衍生脂肪分数（UDFF）与2D/4D HeartAI评估的心脏功能参数，并在基线及6、12、36个月进行重复评估。数据覆盖肝脏脂肪分数、心脏功能参数及心血管风险进展与主要不良心血管事件信息，可用于评估整合UDFF-HeartAI分析对亚临床心脏异常的诊断性能，并识别MASLD患者心血管风险进展的预测因素（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：状况：MASLD、心血管（CV）风险、亚临床心血管损伤。这项前瞻性观察性队列研究旨在评估成人代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）患者中，由超声衍生脂肪分数（UDFF）测量的肝脏脂肪分数与由2D和4D HeartAI评估的心脏功能参数之间的关联。参与者将在基线接受评估，并在6、12和36个月时进行重复评估。该研究将评估整合UDFF-HeartAI分析对检测亚临床心脏异常的诊断性能，并识别MASLD患者中心血管风险进展和主要不良心血管事件的预测因素。
【主题与分类】
主题标签：MASLD、Cardiovascular (CV) Risk、Subclinical Cardiovascular Impairments。本站分类：循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07545343
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07545343
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件：MASLD、心血管（CV）风险、亚临床心血管损伤。本前瞻性观察性队列研究旨在评估成人代谢功能障碍相关脂肪性肝病（MASLD）患者中，由超声衍生脂肪分数（UDFF）测定的肝脏脂肪分数与由2D和4D HeartAI评估的心脏功能参数之间的关联。参与者将接受基线评估，并在6、12和36个月时重复评估。本研究将评估UDFF-HeartAI整合分析检测亚临床心脏异常的诊断性能，并识别MASLD患者心血管风险进展和主要不良心血管事件的预测因素。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
