使用连续生理盐水热稀释法评估STEMI后冠状动脉微血管功能障碍

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者经直接经皮冠状动脉介入治疗(PCI)后的急性冠状动脉微血管功能障碍

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其他回归ST Elevation Myocardial InfarctionCoronary Microvascular DysfunctionMicrovascular Obstruction
Assessment of Coronary Microvascular Dysfunction After STEMI Using Continuous Saline Thermodilution

基本信息

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创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

使用连续生理盐水热稀释法评估STEMI后冠状动脉微血管功能障碍

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦ST段抬高型心肌梗死(STEMI)患者经直接经皮冠状动脉介入治疗(PCI)后的急性冠状动脉微血管功能障碍。研究采用连续生理盐水热稀释法,对冠状动脉血流量、冠状动脉微血管阻力及微血管阻力储备(MRR)进行绝对测量。数据覆盖因急性STEMI在症状发作24小时内至心导管室接受紧急心导管检查并针对梗死相关动脉行直接PCI的成年患者。可用于分析STEMI后微血管功能障碍与微血管阻塞的关联,支持冠状动脉微循环功能的定量评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:ST段抬高型心肌梗死、冠状动脉微血管功能障碍、微血管阻塞。这将是一项非干预性、前瞻性、描述性分析,研究对象为在克利夫兰诊所心导管室(CCL)因ST段抬高型心肌梗死(STEMI)就诊并接受紧急直接经皮冠状动脉介入治疗(PCI)的患者队列。目的是使用连续生理盐水热稀释法研究急性冠状动脉微血管功能障碍,以提供STEMI患者直接PCI后冠状动脉血流量、冠状动脉微血管阻力和微血管阻力储备(MRR)的绝对测量值。因急性STEMI在症状发作24小时内至心导管室接受紧急心导管检查、并对梗死相关动脉(IRA)行直接PCI的成年患者。仅那些

【主题与分类】

主题标签:ST Elevation Myocardial Infarction、Coronary Microvascular Dysfunction、Microvascular Obstruction。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/NCT06795035

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    • 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:ST段抬高型心肌梗死、冠状动脉微血管功能障碍、微血管阻塞。这将是一项非干预性、前瞻性、描述性分析,研究对象为因ST段抬高型心肌梗死(STEMI)而到克利夫兰诊所心导管实验室(CCL)接受急诊直接经皮冠状动脉介入治疗(PCI)的患者队列。目的是研究急性冠状动脉微血管功能障碍,采用连续生理盐水热稀释法,为STEMI患者直接PCI后提供冠状动脉血流量、冠状动脉微血管阻力和微血管阻力储备(MRR)的绝对测量值。研究对象为发生急性STEMI、在症状发作后24小时内到心导管实验室接受急诊心导管检查、并对梗死相关动脉(IRA)接受直接PCI的成年患者。只有那些在到达CCL时能够提供初步口头知情同意、并在心导管检查后确认书面知情同意者才会被纳入研究。

研究终点是常规标准实践的一部分,包括门诊随访以更新病史和进行体格检查,以及超声心动图检查。关注的临床终点将包括死亡率、新发心力衰竭、心绞痛症状,以及标准的主要不良心脏事件,包括心源性死亡、非致命性心肌梗死、紧急冠状动脉血运重建或因不稳定型心绞痛住院。

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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