复方丹参滴丸干预微血管性心绞痛试验(MAIDS)
本数据集来源于 clinicaltrials.gov,对应复方丹参滴丸干预微血管性心绞痛(MAIDS)研究,主题标签为 Microvascular Angina,本站归类为循环系统疾病 / 其他

基本信息
资源简介
复方丹参滴丸干预微血管性心绞痛试验(MAIDS)
本数据集来源于 clinicaltrials.gov,对应复方丹参滴丸干预微血管性心绞痛(MAIDS)研究,主题标签为 Microvascular Angina,本站归类为循环系统疾病 / 其他。源站描述涉及冠状动脉微血管疾病(MVD)的研究背景,指出该病是由多种致病因素影响下冠状动脉前小动脉和小动脉结构和/或功能异常所致,表现为劳力性心绞痛或心肌缺血的实验室证据,主要症状为劳力相关胸痛发作,仅凭症状难以与严重冠状动脉狭窄患者区分,并提及该病在女性中更常见,约占 56%-79%。数据可用于微血管性心绞痛相关主题的分类与整理(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:微血管性心绞痛。1. 研究背景 冠状动脉微血管疾病(MVD)是一种临床综合征,指在多种致病因素影响下,由冠状动脉前小动脉和小动脉的结构和/或功能异常所引起的劳力性心绞痛或心肌缺血的实验室证据。冠状动脉微血管疾病患者的主要症状是劳力相关的胸痛发作。仅凭症状很难将冠状动脉微血管疾病患者与严重冠状动脉狭窄患者区分开来。然而,以下临床特征提示患者患有冠状动脉微血管疾病的可能性更大。首先,该病在女性中更为常见,约占冠状动脉微血管疾病患者的 56%-79%。然而,大多数女性冠状动脉微血管疾病患者
【主题与分类】
主题标签:Microvascular Angina。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/NCT06092736
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/NCT06092736
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
疾病:微血管性心绞痛。1. 研究背景 冠状动脉微血管疾病(MVD)是一种临床综合征,指在多种致病因素影响下,冠状动脉前小动脉和小动脉的结构和/或功能异常导致的劳力性心绞痛或心肌缺血的实验室证据。冠状动脉微血管疾病患者的主要症状是劳力相关的胸痛发作。仅凭症状很难将冠状动脉微血管疾病患者与严重冠状动脉狭窄患者区分开来。然而,以下临床特征提示患者更可能患有冠状动脉微血管疾病。首先,该病更常见于女性,约占冠状动脉微血管疾病患者的56%-79%。然而,大多数女性冠状动脉微血管疾病患者的首发症状出现在绝经后,这与传统女性冠心病患者无异。其次,大多数症状由劳力诱发,但无症状性胸痛患者也不少见。
很少有冠状动脉微血管疾病患者仅表现为无痛性胸痛。冠状动脉扩张受损、交感神经刺激及敏感性增加以及运动介导的冠状动脉收缩,可导致冠状动脉微血管功能障碍和冠状动脉血流储备降低。长期反复发作的心绞痛会影响患者的生活质量。冠状动脉血流储备或心肌灌注储备显著降低的患者,尤其是女性患者,不良心血管事件的发生率可能更高。在药物治疗方面,目前推荐传统的抗缺血治疗方法,包括β受体阻滞剂、钙离子拮抗剂和硝酸酯类药物。如果症状持续,其他药物包括血管紧张素转换酶抑制剂、他汀类药物、伊伐布雷定、雷诺嗪和雌激素
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




