颈股动脉、示波法与估算脉搏波速度数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06836622

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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：高血压、动脉僵硬度、脉搏波分析、脉搏波传导速度。高血压是全球心血管疾病发病率和死亡率的主要原因之一，与心肌梗死、卒中、心力衰竭和过早死亡密切相关。除血压水平升高外，动脉僵硬度等血管改变已成为心血管风险的重要标志。颈-股脉搏波传导速度（cfPWV）目前被认为是评估主动脉僵硬度的金标准无创方法，并 consistently 显示出与心血管事件和死亡率的独立关联。近几十年来，用于评估脉搏波传导速度（PWV）的替代方法不断发展。基于示波法肱动脉袖带的设备可通过源自血压波形分析的专有算法估算PWV。Mobil-O-Graph系统是研究最广泛的示波法设备之一，已在不同临床环境中显示出肱动脉PWV（brPWV）与心血管结局之间的关联。

与此同时，基于年龄和平均血压通过数学公式计算得出的估计脉搏波速度（ePWV），已成为一种简便的动脉僵硬度替代标志物。既往研究表明，ePWV可独立于传统心血管风险评分预测心血管事件和死亡，在某些人群中甚至可独立于实测cfPWV。尽管示波法PWV和公式推导的PWV均显示出预后价值，但与直接测量的颈-股脉搏波速度相比，这些方法在多大程度上反映真实的主动脉僵硬度仍存在不确定性。由于示波法算法和ePWV公式受年龄和血压影响较大，仍需进一步研究以更好地理解它们与参考标准方法之间的关系。本研究旨在评估颈-股脉搏波速度、示波法肱

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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