卒中-心脏综合征的机制与预后

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06954103

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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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
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：卒中、心肌损伤、心力衰竭、急性冠脉综合征、心律失常、心源性猝死、Takotsubo综合征、心率变异性。急性卒中后卒中-心脏综合征的发生率显著较高，该综合征涵盖急性缺血性卒中和急性脑出血，并与卒中患者死亡率增加和不良预后密切相关。然而，其潜在机制尚不明确，目前也缺乏有效的预防或治疗策略。本研究旨在通过多模态成像和多组学血液分析，阐明卒中-心脏综合征的神经-体液机制。此外，研究还旨在观察卒中-心脏综合征的进展及其对卒中后功能结局、认知能力和情绪问题的影响。该研究有望揭示与卒中-心脏综合征相关的新型血液生物标志物和脑网络机制，为药物治疗或物理干预提供潜在靶点和理论基础。

此外，旨在建立卒中后主要心血管并发症的风险预警系统，实现早期识别、早期干预及脑心一体化管理，以改善卒中患者的临床结局。

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。