支持计算模型捕捉妊娠期高血压及产后心脏生长的模型、表格、图与数据

该数据集来自 Data Repository for the University of Minnesota (DRUM),包含支持计算模型研究的补充数据与表格,用于评估模型在正常与异常大鼠妊娠及分娩后捕捉心脏生长的广度

Data Repository for the University of Minnesota (DRUM)Data Repository for the University of Minnesota (DRUM)
datacite
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表格MultiscaleGrowth and RemodelingHypertensionLactationPregnancy
Model, tables, figures, and data supporting Computational model captures cardiac growth in hypertensive pregnancies and in the postpartum period

基本信息

模态
表格
许可
Creative Commons Zero v1.0 Universal
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

支持计算模型捕捉妊娠期高血压及产后心脏生长的模型、表格、图与数据

Model, tables, figures, and data supporting Computational model captures cardiac growth in hypertensive pregnancies and in the postpartum period

该数据集来自 Data Repository for the University of Minnesota (DRUM),包含支持计算模型研究的补充数据与表格,用于评估模型在正常与异常大鼠妊娠及分娩后捕捉心脏生长的广度。研究背景涉及妊娠期心脏生长对心血管功能的维持作用,以及妊娠期高血压疾病和围产期心肌病等危及生命的状况。数据集覆盖多尺度、生长与重塑、高血压、哺乳与妊娠等主题,可用于探究妊娠及产后心脏生长相关机制的计算模型验证与扩展分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。

【数据集背景】

源站首次发布:2024。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):妊娠患者的心脏生长有助于维持心血管功能,同时支持胎儿的生长发育。然而,在某些情况下,妊娠期的心血管需求可能引发危及生命的状况,包括妊娠期高血压疾病和围产期心肌病。我们此前开发了一个计算模型,该模型考虑了整个妊娠期间激素与血流动力学的相互作用,以揭示这种心脏生长背后的机制。在此,我们评估了该模型的广度,将其应用于正常和异常的大鼠妊娠以及分娩后。该数据集包括支持我们研究结果并伴随我们手稿的补充数据和表格。

【主题与分类】

主题标签:Multiscale、Growth and Remodeling、Hypertension、Lactation、Pregnancy。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://hdl.handle.net/11299/261026

使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。

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源站:https://doi.org/10.13020/gqsa-tn55

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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

妊娠患者的心脏增长有助于维持心血管功能,同时支持胎儿的生长发育。然而,在某些情况下,妊娠期的心血管需求可能引发危及生命的状况,包括妊娠期高血压疾病和围产期心肌病。我们此前开发了一个计算模型,该模型考虑了整个妊娠期间激素与血流动力学的相互作用,以揭示这种心脏增长背后的机制。在此,我们评估了该模型的适用范围,将其应用于正常和异常的大鼠妊娠以及分娩后。本数据集包含支持我们研究结果的补充数据和表格,并随我们的稿件一同提供。

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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