Tako-Tsubo心肌病患者交感心脏神经支配研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Tako-Tsubo心肌病患者的交感心脏神经支配。研究设计涵盖病史与体格检查、12导联心电图、血清肌钙蛋白、冠状动脉造影、左心室造影、超声心动图及123I-MIBG心肌闪烁显像,并计算Charlson合并症指数

University of Campania Luigi VanvitelliUniversity of Campania Luigi Vanvitelli
clinicaltrials
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医学影像预测Apical Ballooning SyndromeNervous System Diseases, Sympathetic
Sympathetic Heart Innervation in Patients With Tako-Tsubo Cardiomyopathy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Tako-Tsubo心肌病患者交感心脏神经支配研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦Tako-Tsubo心肌病患者的交感心脏神经支配。研究设计涵盖病史与体格检查、12导联心电图、血清肌钙蛋白、冠状动脉造影、左心室造影、超声心动图及123I-MIBG心肌闪烁显像,并计算Charlson合并症指数。患者接受急性冠脉综合征推荐治疗,出院后随访12个月。数据可用于分析交感神经功能与心肌病预后的关联,支持心血管疾病风险预测与临床结局研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心尖球囊样综合征、神经系统疾病、交感神经。研究设计:每位患者将接受病史与体格检查、12导联心电图、血清肌钙蛋白、冠状动脉造影和左心室造影(入院后平均6小时),以及超声心动图和123I-间碘苄胍(MIBG)心肌闪烁显像。所有患者在冠状动脉造影后均入住心脏监护病房。所有患者均接受目前推荐的急性冠脉综合征(ACS)治疗,治疗旨在缓解心肌缺血和预防血栓并发症。对每位患者,将计算Charlson评分指数,8该指数代表研究最多、评估最充分的合并症指数。出院时,患有已确诊SC的存活患者将接受管理,并在事件后随访12个月,如

【主题与分类】

主题标签:Apical Ballooning Syndrome、Nervous System Diseases, Sympathetic。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01524861

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    • 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

条件:心尖球囊样综合征、神经系统疾病、交感神经性。研究设计:每位患者将接受病史采集和体格检查、12导联心电图、血清肌钙蛋白、冠状动脉造影和左心室造影(平均在入院后6小时进行),以及超声心动图和123I-间碘苄胍(MIBG)心肌闪烁显像。所有患者在冠状动脉造影后均收入心脏监护病房。所有患者均接受目前推荐的急性冠脉综合征(ACS)治疗方案,治疗目标是缓解心肌缺血和预防血栓并发症。将为每位患者计算Charlson评分指数,该指数是研究最多、评估最充分的合并症指数。出院时,确诊为SC的存活患者将作为门诊患者进行管理和随访,随访时间为事件发生后12个月。出院时,存活患者将被随机分配至α-硫辛酸800 mg/日治疗组(ALA组)、L-乙酰肉碱1000 mg/日治疗组(LAC组)或安慰剂组(对照组)。

关于完整的药物治疗,方案规定各组之间伴随治疗的使用应保持一致,并且所有患者均应根据ACS的国际循证指南进行。出院后,要求患者在初次SC事件后6个月和12个月返回我们的门诊进行随访评估。冠状动脉造影:基线时及经皮冠状动脉介入治疗(PCI)后即刻进行的冠状动脉造影,将在冠状动脉内注射硝酸甘油后,至少在2个正交投照体位下进行。所有血管造影数据的分析将由对研究分组不知情的操作者完成(Toshiba,Infinix CS-i)。超声心动图:将在入院时、出院后6个月和12个月时,通过二维超声心动图评估所有患者的左心室功能。MIBG显像:将在入院后不久以及6个月和12个月时对所有患者进行MIBG显像。

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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