颈动脉斑块-3年分析
该数据集包含颈动脉斑块患者的临床表格数据（如血压、病史、用药信息）和超声影像数据，来源于一项为期36个月的ANTIQUE临床研究，旨在分析影响颈动脉斑块进展的因素，主要用于心血管疾病研究、卒中风险评估以及相关临床决策支持。
基本信息
资源简介
该数据集来源于ANTIQUE研究（颈动脉分叉斑块进展率与卒中风险相关动脉粥样硬化斑块特征研究），旨在识别影响颈动脉斑块进展的因素。数据集纳入了连续完成36个月随访的患者，包含临床检查数据（如血压、身高体重、病史、疾病发生情况、吸烟饮酒记录、用药信息）和超声影像数据。所有患者均采用'治疗动脉而非风险因素'策略进行管理。该数据集主要用于心血管疾病研究，特别是颈动脉斑块进展机制、卒中风险评估及相关临床决策支持。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
暂未开放有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/j9356t5r24
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
该数据集来源于ANTIQUE研究（颈动脉分叉斑块进展率与卒中风险相关动脉粥样硬化斑块特征研究），旨在识别影响颈动脉斑块进展的因素。数据集纳入了连续完成36个月随访的患者，包含临床检查数据（如血压、身高体重、病史、疾病发生情况、吸烟饮酒记录、用药信息）和超声影像数据。所有患者均采用’‘治疗动脉而非风险因素’'策略进行管理。该数据集主要用于心血管疾病研究，特别是颈动脉斑块进展机制、卒中风险评估及相关临床决策支持。
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。
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