中度主动脉瓣疾病前瞻性观察性队列研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06595992

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病情况：中度主动脉瓣狭窄、中度主动脉瓣反流、主动脉瓣疾病。本研究是一项前瞻性观察性队列研究，旨在深入研究在浙江大学医学院附属第二医院确诊的中度主动脉瓣疾病患者的疾病进展及影响因素。主动脉瓣狭窄和主动脉瓣反流是主动脉瓣疾病最常见的表现形式。根据2021年ESC指南，中度主动脉瓣狭窄（Moderate AS）定义为超声心动图测得的主动脉瓣面积（AVA）为1.0-1.5 cm2（或AVA <1.0 cm2且AVA指数为0.60-0.85 cm2/m2）、峰值射流速度（Vmax）为3-4 m/s，和/或平均跨瓣压差（MG）为20-40 mmHg。中度主动脉瓣反流（Moderate AR）定义为反流分数在30%至50%之间或有效反流口面积在0.10-0.30 cm2之间。虽然重度AS患者的治疗指南已较为完善，但目前对于中度AS患者的治疗尚无明确共识，这些患者后续的疾病进展仍不明确。

同样，当主动脉瓣仅表现为中度反流时，通常不需要手术治疗；最重要的是定期监测疾病变化，包括定期进行超声心动图检查。值得注意的是，从中度到重度主动脉瓣反流的时间跨度可为1至10年不等，而目前针对提示疾病恶化的潜在标志物的监测和预警机制尚不完善。本研究的目标是确定所有可能增加疾病进展风险的临床特征、生物学、超声心动图和CT影像学参数。这些参数的确认将指导未来研究开发药物和介入治疗方法，以降低与该疾病相关的死亡率。参与本研究的患者将在诊断后每1年进行一次门诊随访。

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。