心力衰竭中的动脉僵硬度与内皮功能
研究安排三次访视,分别于诊断时、初始药物治疗完成后(约 4±2 周)及心脏康复完成后进行,每次约 1.5 小时,并与常规临床预约合并以免额外到院

基本信息
资源简介
心力衰竭中的动脉僵硬度与内皮功能
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项观察性先导研究,纳入 50 名年龄≥18 岁、新诊断心力衰竭(HFpEF 或 HFrEF)的患者,由 Coventry University 申办,在 University Hospital Coventry and Warwickshire 的心内科与心脏康复科开展。研究安排三次访视,分别于诊断时、初始药物治疗完成后(约 4±2 周)及心脏康复完成后进行,每次约 1.5 小时,并与常规临床预约合并以免额外到院。数据可用于分析心力衰竭患者的动脉僵硬度与内皮功能特征(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:心力衰竭。本研究设计为一项观察性先导研究,纳入 50 名年龄≥18 岁、新诊断心力衰竭(HFpEF 或 HFrEF)的患者。研究由 Coventry University 申办,但将在 University Hospital Coventry and Warwickshire(研究现场)的心内科与心脏康复科开展。所有研究评估均安排与参与者的常规临床预约同时进行,确保无需仅为研究目的而额外到院。研究将涉及参与者前往临床研究现场进行三次研究访视,每次约 1.5 小时:(i) 访视 1:基线访视——在诊断时。(ii) 访视 2:在完成心力衰竭初始药物治疗后(通常约 4±2 周)。(iii) 访视 3:在完成心脏康复后——作为……的一部分提供
【主题与分类】
主题标签:Heart Failure。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07713719
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07713719
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
条件:心力衰竭。本研究设计为一项观察性初步研究,纳入50例新诊断心力衰竭(HFpEF或HFrEF)患者(年龄≥18岁)。本研究由考文垂大学资助,但将在考文垂和沃里克郡大学医院(研究地点)的心脏科和心脏康复科进行。所有研究评估均安排与参与者的常规临床预约同时进行,确保无需仅为研究目的而额外前往医院。研究将涉及参与者前往临床研究地点进行三次研究访视,每次约1.5小时:(i)访视1:基线访视——在诊断时。(ii)访视2:在完成心力衰竭初始药物治疗后(通常约4±2周)。
(iii) 第3次访视:完成心脏康复后——作为心衰患者标准护理的一部分提供(另需4±2周)本研究将进行以下评估:仅基线时:* 收集人口学资料(年龄、性别、族裔、饮酒情况及吸烟状况)* 从参与者病历中收集既往/现有结果,包括以下内容:* 病史:记录的诊断、合并症及心血管疾病史。* 合并用药:与其临床诊疗相关的所有当前处方药和非处方药的详细信息。* 体格检查与生命体征:血压、脉率及其临床记录中可获得的任何其他常规记录的心血管参数。所有数据仅从作为常规临床诊疗一部分而已记录的信息中收集。
基线(第0周)、访视2(第4周±2)、访视3(第4周±2) 受试者将接受如下所述的研究评估:受试者将在每次访视时接受体格检查(血压和脉搏)和人体测量(体重、身高和体重指数(BMI))。1.
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




