Turner综合征心脏、主动脉与血压的前瞻性特征研究：与主动脉夹层的关联

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01678274

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；
3. 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。

数据说明

疾病：特纳综合征、主动脉瘤、缺血性心脏病、高血压、先天性心脏缺陷。特纳综合征是一种先天性完全或部分缺失一条女性性染色体的疾病，影响每2000名活产女婴中的1名。该综合征的特点是缺血性心脏病、主动脉扩张和夹层、先天性心脏缺陷、高血压、卒中、卵巢功能衰竭、不孕、最终身高降低以及自身免疫性疾病的患病率增加。我们的研究目的是：* 使用MRI进一步描述导致主动脉扩张的特征并寻找风险因素。* 使用MRI描述主动脉尺寸。* 使用MRI评估主动脉扩张度。* 使用心脏和冠状动脉的计算机断层扫描X射线成像来描述缺血性心脏病和冠状动脉异常的患病率及程度。* 使用压力敏感超声（压平眼压计）评估主动脉僵硬度，并与对照组比较，终点指标为脉搏波速度、增强指数和中心脉压。

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。