感染性心内膜炎患者全身微血管内皮功能障碍评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦感染性心内膜炎患者全身微血管内皮功能障碍的评估。研究为队列设计,纳入符合改良Duke标准的成人活动性确诊感染性心内膜炎患者,并设按性别和年龄配对的健康志愿者对照组

National Institute of Cardiology, Laranjeiras, BrazilNational Institute of Cardiology, Laranjeiras, Brazil
clinicaltrials
浏览 9
医学影像分类Infective Endocarditis
Evaluation of Systemic Microvascular Endothelial Dysfunction in Patients Presenting With Infective Endocarditis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

感染性心内膜炎患者全身微血管内皮功能障碍评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦感染性心内膜炎患者全身微血管内皮功能障碍的评估。研究为队列设计,纳入符合改良Duke标准的成人活动性确诊感染性心内膜炎患者,并设按性别和年龄配对的健康志愿者对照组。微循环检测在安静恒温房间内、仰卧位休息20分钟后进行,通过视频显微镜系统评估功能性毛细血管密度(FCD)。数据可用于感染性心内膜炎相关微血管内皮功能障碍的研究与分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:感染性心内膜炎。这是一项队列研究,将纳入因治疗入住本中心的、符合改良Duke标准的成人活动性确诊感染性心内膜炎患者。将纳入按性别和年龄配对的健康志愿者对照组。微循环检测将在无干扰的安静房间内进行,温度稳定(23 ± 1 °C),受试者仰卧位休息20分钟后进行。功能性毛细血管密度(FCD)定义为每平方毫米皮肤面积内自发灌注的毛细血管数量,将通过视频显微镜系统评估,该系统配备落射照明光纤显微镜,包含100 W汞蒸气灯光源和最终放大倍数为200×的M200物镜。图像将被采集并保存,以便随后使用半自动集成系统(Micro-visio)进行离线分析。

【主题与分类】

主题标签:Infective Endocarditis。本站分类:心血管系统疾病/内皮功能障碍。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02940340

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    • 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

条件:感染性心内膜炎。这是一项队列研究,将纳入因活动性明确感染性心内膜炎(符合修订版Duke标准)在我中心接受治疗的成年患者。将纳入按性别和年龄配对的无健康志愿者对照组。微循环检测将在无干扰的安静房间内进行,房间温度设定为稳定温度(23 ± 1 °C),受试者取仰卧位休息20分钟后进行检测。功能性毛细血管密度(FCD)定义为每平方毫米皮肤面积内自发灌注的毛细血管数量,将采用视频显微系统进行评估,该系统配备落射照明光纤显微镜,包含100 W汞蒸气灯光源和M200物镜,最终放大倍数为200×。图像将被采集并保存,以供后续使用半自动集成系统(Micro-vision Instruments,法国埃夫里)进行离线分析。每位患者的平均毛细血管密度将计算为三个连续1 mm²显微视野中可见(即自发灌注)毛细血管数量的算术平均值。

毛细血管募集(毛细血管储备)将通过手臂缺血3分钟后的闭塞后反应性充血(PORH)进行评估。微血管反应性将使用激光散斑对比成像(LSCI)系统进行评估,激光波长为785 nm(PeriCam PSI系统,Perimed,瑞典),结合乙酰胆碱(ACh)离子电渗疗法(作为内皮依赖性物质)和硝普钠(内皮非依赖性物质),用于无创连续测量皮肤微血管灌注变化(以任意灌注单位,APU表示)。

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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