非干预性研究：心脏手术患者瓣膜微生物群组成探索

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07075601

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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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数据说明

条件：瓣膜病、心脏手术、微生物群。主动脉瓣疾病的患病率正在上升，65岁以上人群中有一半存在这类瓣膜病。Oberbach A.等人（1）证明，在52%的切除主动脉瓣病例中存在微生物群。目前有一种假说认为，该微生物群在这些退行性瓣膜疾病的病理生理学中发挥作用。切除自体瓣膜并植入常规人工瓣膜后，该微生物群可能并未完全清除；甚至在经皮主动脉瓣植入过程中，即人工瓣膜被部署在自体瓣膜内时，它仍被留在原位。因此，它也可能在术后并发症的发生以及生物瓣膜的退化或血栓形成中发挥作用。此外，近期临床和流行病学研究已显示口腔感染与心血管疾病之间存在关联。

按照HAS的建议，这些患者需要多学科协作诊疗，涉及心脏病专家、心脏外科医生和全科医生，同时还需要口腔病理及口腔护理专家的细致口腔与牙齿护理及监测。牙齿表面细菌斑块的积聚以及某些口腔细菌会导致牙周袋的形成，而牙周袋是牙周炎的特征性表现。随后，细菌、微生物产物及局部产生的炎症介质可进入血流，并影响心血管系统等远处器官。因此，欧洲心脏病学会的建议是定期进行口腔及牙齿检查，以预防感染风险。为此，图卢兹大学医院建立了一个面向心血管疾病患者的诊疗网络，以改善他们获得牙科诊疗、口腔疾病筛查及管理的可及性。过去一年中，心内科住院患者已在口腔科接受会诊。

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。