儿童心肌病心脏生物标志物(PCM Biomarkers)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童心肌病(扩张型与肥厚型)中的心脏生物标志物研究。儿童心肌病异质性高、发病率和死亡率高,常以暴发性疾病就诊并导致死亡或移植

Wayne State UniversityWayne State University
clinicaltrials
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医学影像预测Dilated CardiomyopathyHypertrophic Cardiomyopathy
Cardiac Biomarkers in Pediatric Cardiomyopathy (PCM Biomarkers)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

儿童心肌病心脏生物标志物(PCM Biomarkers)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦儿童心肌病(扩张型与肥厚型)中的心脏生物标志物研究。儿童心肌病异质性高、发病率和死亡率高,常以暴发性疾病就诊并导致死亡或移植。研究旨在识别高灵敏度、高特异性的心脏生物标志物或标志物组合,以微创且经济有效的方式早期发现心功能障碍,并为临床诊疗决策(包括何时考虑心脏移植)提供依据。数据可用于生物标志物筛选与心脏功能预测相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:扩张型心肌病、肥厚型心肌病。儿童心肌病是一种异质性疾病,具有高发病率和死亡率,患儿常以暴发性疾病就诊,导致死亡或移植。高灵敏度和高特异性的心脏生物标志物或代表不同病理机制或通路的生物标志物组合,是早期发现心功能障碍侵入性最小(在儿童中尤为重要)且最具成本效益的方法。本项目的长期目标是在心肌病患儿中识别此类生物标志物。这些发现可能代表在确定这些患儿最合适的循证临床护理(包括何时考虑心脏移植)方面的重大进展。本研究的具体目标是:1. 确定已确立的和新型心

【主题与分类】

主题标签:Dilated Cardiomyopathy、Hypertrophic Cardiomyopathy。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/NCT01873976

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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

疾病:扩张型心肌病、肥厚型心肌病。儿童心肌病是一种异质性疾病,具有高发病率和死亡率,患儿常表现为暴发性疾病,导致死亡或需要移植。高度敏感和特异的心脏生物标志物或生物标志物组合,代表不同的病理机制或通路,是早期检测心脏功能障碍中侵入性最小(在儿童中尤为重要)且最具成本效益的方法。本项目的长期目标是在心肌病患儿中识别此类生物标志物。这些发现可能代表在确定这些患儿最合适的循证临床护理方面的重大进展,包括何时考虑心脏移植。本研究的具体目标为:1. 确定已确立的和新型的心脏生物标志物预测新诊断(新发)扩张型心肌病(DCM)患儿短期和长期结局的能力 2.

评估胶原代谢的心脏生物标志物在确定心肌纤维化存在方面的临床效用,以心脏MRI(cMRI)所确立者为依据,以及左心室(LV)舒张功能障碍,以超声心动图所确立者为依据,在儿童新诊断和现有特发性和家族性肥厚型心肌病(HCM)病例中。3. 确定心脏生物标志物的纵向变化是否与临床稳定的扩张型或肥厚型心肌病患儿心力衰竭(HF)分级恶化相关。本研究将确定血清学生物标志物与心脏影像学相结合,在儿科人群中于心脏重构和功能损害变得不可逆之前早期识别心脏病的重要性。这是一项为期5年的前瞻性研究,纳入多达480名患有原发性扩张型或肥厚型心肌病的儿童。该研究将包括三个部分:1)通过病历回顾收集临床数据,2)生物样本

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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