肥厚型心肌病患者参考（卸载）构型模拟数据集-109379
该数据集面向肥厚型心肌病患者，提供参考（卸载）构型模拟结果，每个样本对应一个卸载构型，且仅包含收敛的模拟运行。数据从已成像的加压几何出发，通过迭代卸载程序估计无应力参考构型，参考节点坐标存储在 reference.bpts 中；收敛的力学状态与边界数据（腔室容积与压力、求解器日志）位于 final_
基本信息
资源简介
肥厚型心肌病患者参考（卸载）构型模拟数据集
该数据集面向肥厚型心肌病患者，提供参考（卸载）构型模拟结果，每个样本对应一个卸载构型，且仅包含收敛的模拟运行。数据从已成像的加压几何出发，通过迭代卸载程序估计无应力参考构型，参考节点坐标存储在 reference.bpts 中；收敛的力学状态与边界数据（腔室容积与压力、求解器日志）位于 final_data/，卸载迭代历史记录在 unloading.log。数据不包含解剖网格，reference.bpts 中的节点坐标按原始网格的节点顺序排列。该数据可用于患者特异性心脏建模、心脏数字孪生及计算心脏病学相关研究（来源 doi.org）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：如果您使用此数据集，请将其与 Rodero 等人的原始出版物“Computational models show that functional remodeling, not anatomy, reshapes physiological determinants of cardiac performance in hypertrophic cardiomyopathy”，Journal of Molecular and Cellular Cardiology (2026) 一同引用。 reference.bpts 中。收敛的力学状态和边界数据位于 final_data/（腔室容积和压力、求解器日志），unloading.log 记录迭代历史。不包含解剖网格，因此 reference.bpts 按 fou 的节点顺序给出卸载节点坐标。
【主题与分类】
主题标签：Cardiomyopathy, Hypertrophic、HCM、cardiac electromechanics、four-chamber heart model、Patient-Specific Modeling、patient-specific modelling、cardiac digital twin、computational cardiology、global sensitivity analysis、finite element simulation。本站分类：循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://doi.org/10.5281/zenodo.21809470
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.5281/zenodo.21809470
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
如果您使用了本数据集，请同时引用本数据集以及Rodero等人的原始出版物：“Computational models show that functional remodeling, not anatomy, reshapes physiological determinants of cardiac performance in hypertrophic cardiomyopathy”，Journal of Molecular and Cellular Cardiology (2026)” https://doi.org/10.1016/j.yjmcc.2026.08.002。每个样本一个无载荷构型（仅收敛运行）。从成像的加压几何开始，通过迭代卸载程序估计无应力参考构型；所得参考节点坐标存储在reference.bpts中。收敛的力学状态和边界数据位于final_data/中（腔室容积和压力、求解器日志），unloading.log记录迭代历史。未包含解剖网格，因此reference.bpts按四腔网格的节点顺序给出无载荷节点坐标（可在相关仓库中获取）。输入参数和值也包含在每个样本文件夹中（parameters.par）。
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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