冠状动脉疾病
冠状动脉疾病是指因冠状动脉粥样硬化导致管腔狭窄或闭塞，引起心肌供血不足的一组临床综合征。其主要发病机制为脂质沉积、炎症反应及内皮功能障碍，斑块逐渐形成，可造成稳定型心绞痛、急性冠脉综合征甚至心肌梗死。典型表现包括劳力性胸痛、胸闷及放射性不适，严重时可出现心力衰竭或猝死。诊断依靠心电图、负荷试验、冠脉CTA及侵入性冠脉造影。治疗策略涵盖生活方式干预、抗血小板及调脂药物治疗、经皮冠脉介入术与冠脉搭桥术。该疾病是全球心血管疾病负担的重要组成部分，其精准分型与风险评估在临床决策和科研数据库中具有重要价值。
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Enhancing the diagnosis of functionally relevant coronary artery disease with machine learning
提供用于机器学习诊断功能相关冠心病的临床数据源文件，包含特征和标签，用于模型开发与验证。
冠心病二级预防良好实践影响因素分析
冠心病二级预防良好实践影响因素分析数据集。
人口统计学、临床和医院特征数据集（CABG, MCS）
本数据集包含接受冠状动脉搭桥术(CABG)或机械循环支持(MCS)患者的人口统计学、临床和医院特征数据。
国家AI技术项目对患者临床结局与卫生系统影响的数据集
提供用于CT冠状动脉造影和FFR-CT患者结局研究的SQL代码和算法数据集。
国家人工智能技术项目对患者临床结局和卫生系统的影响：一项基于人群的CT冠状动脉造影和FFR-CT观察性队列研究
提供SQL代码和流程算法，用于从NHS数据库定义临床事件和人口统计，支持CT冠脉造影和FFR-CT的AI影响研究。
乳腺动脉钙化与冠状动脉疾病相关性的CT血管造影研究
该数据集包含100名女性的临床影像与健康记录数据，涵盖数字乳腺X线影像和冠状动脉CT血管造影两种模态，用于分析乳腺动脉钙化与冠状动脉疾病之间的相关性，主要研究方向为利用乳腺影像学生物标志物进行心血管疾病的风险评估与早期筛查。
Comparison of methods for balancing data in SVM.
用于比较SVM中数据平衡方法的冠心病相关数据集，包含SMOTE-ENN、PCA与多种机器学习分类器的诊断预测研究。
Summary Table.
冠心病诊断预测研究的汇总表格，包含机器学习模型性能评估数据。
冠心病属性数据集
冠心病诊断相关表格数据集，包含致病因素属性，经SMOTE-ENN和PCA优化后用于机器学习分类。
CAD诊断非侵入性方法成本节约系统综述数据集
CAD诊断中非侵入性方法相比侵入性方法的成本节约系统综述数据集，包含39项研究的经济与临床数据。
CMR与MPS-SPECT诊断冠状动脉疾病的成本效益：近期趋势的系统综述
系统综述比较CMR与MPS-SPECT在低至中等CAD概率患者中的成本效益，发现CMR更具成本效益。
马尔可夫模型选定输入参数
包含用于评估冠状动脉钙化筛查成本效益的马尔可夫模型输入参数表格数据。
