主动脉缩窄经胸超声心动图诊断价值的数据：2008-2012年一家大型医疗中心53例患者的中国经验

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/null

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

该数据集来源于一项回顾性研究，旨在评估经胸超声心动图（TTE）在主动脉缩窄（CoA）诊断中的临床应用价值。数据集包含2008年1月至2012年10月期间在一家大型医疗中心接受手术的53例CoA患者的超声心动图影像数据及相应临床信息，其中6例为孤立性CoA，47例合并其他心脏畸形。研究通过对比术前超声心动图诊断结果与手术发现，分析了TTE的诊断准确性、误诊率及漏诊情况，证明TTE可作为CoA的一线无创诊断方法，减少对侵入性主动脉造影的依赖。该数据集适用于心血管影像学、临床诊断方法学及先天性心脏病的研究。

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。