二叶式主动脉瓣超声影像队列研究（BEST）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05656820

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

条件：二叶式主动脉瓣疾病。中国二叶式主动脉瓣（BAV）超声影像队列研究是一项中国BAV超声影像队列研究。目前，已建立涉及30余家医院的回顾性研究队列。BAV前瞻性多中心研究预计纳入并随访200例BAV门诊和住院患者。收集患者的临床、超声影像及治疗参数，并对患者随访2年。分析BAV患者的预后特征，建立中国BAV数据库。主要终点为全因死亡，次要终点为心力衰竭、心绞痛、重度主动脉瓣狭窄、重度主动脉瓣关闭不全、升主动脉直径≥50mm及手术（外科手术和介入治疗）。根据不同BAV类型中主动脉瓣病理类型的不同，采用超声影像评估不同形式的瓣叶病变及预后。

最后，它为BAV患者的预后、治疗方法、治疗时机和治疗方案选择提供了依据，并为BAV动脉病变的机制研究及BAV患者预后风险模型的建立奠定了基础。

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。