Takotsubo 综合征与空气污染

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Takotsubo 综合征与空气污染,属于循环系统疾病范畴。源站描述指出 Takotsubo 综合征是一种急性可逆性心肌损伤,常由情绪应激或严重躯体疾病诱发,临床表现类似急性心肌梗死,可伴严重急性期并发症甚至院内死亡

Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCSFondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS
clinicaltrials
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时间序列预测Takotsubo Syndrome
Takotsubo Syndrome and Air Pollution

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Takotsubo 综合征与空气污染

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Takotsubo 综合征与空气污染,属于循环系统疾病范畴。源站描述指出 Takotsubo 综合征是一种急性可逆性心肌损伤,常由情绪应激或严重躯体疾病诱发,临床表现类似急性心肌梗死,可伴严重急性期并发症甚至院内死亡。数据集可用于探索空气污染与 Takotsubo 综合征发病风险或预后的关联,支持预测建模与相关机制研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Takotsubo 综合征。背景:Takotsubo 综合征(TTS)是一种急性且可逆的心肌损伤形式,其特征为典型的区域性室壁运动异常,且不存在罪犯性心外膜冠状动脉疾病,常由显著的情绪应激或严重躯体疾病诱发。临床表现通常与急性心肌梗死(MI)相似,伴有胸痛和/或呼吸困难、静息心电图(ECG)上 ST 段抬高或压低和/或 T 波倒置,以及血清心肌肌钙蛋白升高。尽管既往被认为是一种良性疾病,但现已明确 TTS 在急性期与严重急性并发症相关,包括血流动力学和电不稳定,以及高达 5% 的院内死亡率。值得注意的是,尽管已有大量研究,其危险因素和病理生理机制

【主题与分类】

主题标签:Takotsubo Syndrome。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/NCT05731830

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05731830

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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

疾病:Takotsubo综合征。背景 Takotsubo综合征(TTS)是一种急性且可逆的心肌损伤形式,其特征是在无罪犯性心外膜冠状动脉疾病的情况下出现典型的区域性室壁运动异常,常由显著的情绪压力或严重的躯体疾病诱发。临床表现通常与急性心肌梗死(MI)相似,表现为胸痛和/或呼吸困难,静息心电图(ECG)上出现ST段抬高或压低和/或T波倒置,以及血清心肌肌钙蛋白升高。尽管既往被认为是一种良性疾病,但现在已明确,TTS在急性期与严重的急性并发症相关,包括血流动力学和电不稳定,以及高达5%的院内死亡率。值得注意的是,尽管进行了大量研究,TTS的危险因素和病理生理机制仍未完全明确,已提出若干假说,但均未能提供全面的解释。

儿茶酚胺诱导的心肌损伤可能发挥核心作用,因为在大多数病例中可识别出诱发该综合征的情感或躯体触发事件,且TTS与儿茶酚胺过量状态(如:嗜铬细胞瘤、中枢神经系统疾病)及特定脑区激活相关。同样,有报道称在TTS急性期副交感神经活动显著降低。此外,近期研究报告了与情绪和交感神经系统相关的大脑区域(包括基底节、海马、杏仁核和岛叶)在功能结构和活动方面均存在异常,支持边缘系统功能障碍作为TTS患者潜在机制的作用。此外,有人提出心功能受损可能是急性冠状动脉微血管功能障碍伴微血管灌注受损导致供需失衡的结果。

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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