囊性纤维化患者的心脏结构与功能
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦囊性纤维化患者的心脏结构与功能，属于循环系统疾病与心力衰竭范畴。覆盖囊性纤维化、囊性纤维化相关糖尿病、肺部及胰腺囊性纤维化、胃肠道囊性纤维化、囊性纤维化修饰因子1、左心室功能障碍与心力衰竭等条件
基本信息
资源简介
囊性纤维化患者的心脏结构与功能
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦囊性纤维化患者的心脏结构与功能，属于循环系统疾病与心力衰竭范畴。覆盖囊性纤维化、囊性纤维化相关糖尿病、肺部及胰腺囊性纤维化、胃肠道囊性纤维化、囊性纤维化修饰因子1、左心室功能障碍与心力衰竭等条件。数据可用于研究囊性纤维化患者左心室结构与功能改变，尤其是利用应变率分析识别常规超声指标正常时的左心室收缩异常，并探索 CFTR 氯通道在心肌细胞中的表达意义（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：囊性纤维化、囊性纤维化相关糖尿病、囊性纤维化（肺部）、胰腺囊性纤维化、囊性纤维化胃肠道疾病、囊性纤维化修饰因子1、左心室功能障碍、心力衰竭。背景：既往使用标准超声心动图的研究在囊性纤维化患者的左心室（LV）结构与功能方面显示出相互矛盾的结果。通过使用应变率分析，少数研究已发现左心室收缩异常，即使在左心室射血分数（LVEF）和缩短分数等常规超声心动图左心室收缩功能指标保留的情况下也是如此。包括小鼠和人类在内的不同哺乳动物物种的心肌细胞中囊性纤维化跨膜传导调节因子（CFTR）氯通道的表达已为人所知多年。两项研究表明，CFTR 是 inv
【主题与分类】
主题标签：Cystic Fibrosis、Cystic Fibrosis-related Diabetes、Cystic Fibrosis, Pulmonary、Cystic Fibrosis of Pancreas、Cystic Fibrosis Gastrointestinal Disease、Cystic Fibrosis Modifier 1、Left Ventricular Dysfunction、Heart Failure、Heart Failure, Systolic、Heart Failure, Diastolic。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/NCT06084468
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06084468
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- 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
病症：囊性纤维化、囊性纤维化相关糖尿病、囊性纤维化肺部病变、胰腺囊性纤维化、囊性纤维化胃肠道疾病、囊性纤维化修饰因子1、左心室功能障碍、心力衰竭。背景：以往使用标准超声心动图的研究显示，囊性纤维化患者左心室结构与功能的结果存在矛盾。通过应变率分析，少数研究已发现，即使在常规超声心动图测量的左心室收缩功能指标如左心室射血分数和缩短分数保持正常的情况下，也存在左心室收缩异常。包括小鼠和人类在内的多种哺乳动物心肌细胞中表达囊性纤维化跨膜传导调节因子氯通道这一现象已被知晓多年。两项研究表明，CFTR参与小鼠心肌细胞收缩的调节，另一项研究则证实，小鼠中CFTR功能缺失会导致左心室重构和主动脉僵硬度增加。
心肌中存在CFTR引发了关于CFTR缺失可能导致固有心脏损害的争论。近期一项研究发现，CF患者基因型严重程度与心脏损害之间存在关联。多项针对无或仅有轻度呼吸系统表现的儿童CF患者的研究也显示存在心血管损害的早期征象，如动脉僵硬度增加、肺动脉压（PAP）升高以及右心室（RV）结构和功能异常。主要假设：CF与经传统及先进超声心动图变形测量所确定的无症状性心脏功能障碍及心脏结构异常的高患病率独立相关（横断面研究）。次要假设：1）CF与特定心脏生物标志物水平升高相关（横断面研究）。2）CF与经超声心动图测定的肺动脉收缩压升高及肺动脉高压高患病率相关（横断面研究）。3）无症状性心脏功能障碍和异常心脏结
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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