LVAD 患者的脑血管动力学数据
该数据集来自一项由 American Heart Association 资助的前瞻性观察性研究，聚焦终末期心力衰竭患者接受左心室辅助装置（LVAD）后的脑血流动力学及其与认知和生活质量结局的关系
基本信息
资源简介
LVAD 患者的脑血管动力学数据
Cerebrovascular Dynamics in LVAD Patients
该数据集来自一项由 American Heart Association 资助的前瞻性观察性研究，聚焦终末期心力衰竭患者接受左心室辅助装置（LVAD）后的脑血流动力学及其与认知和生活质量结局的关系。数据涵盖患者基本人口学信息（年龄、性别）、术前及术后 12 个月的 Montreal 认知评估与 Kansas City 心肌病问卷评分、术后 12 个月计算的 Days-Alive-And-Out-Of-Hospital（DAH），以及术前和术后 1 个月的原始 NIRS 数据。可用于分析 LVAD 患者脑血流与认知、生活质量及生存结局之间的关联（来源 DataONE）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：该数据是一项由 American Heart Association 资助的前瞻性观察性研究的一部分（ ），并作为奖励要求的一部分被存储。本研究考察接受左心室辅助装置（LVAD，一种耐用的机械循环支持装置）的终末期心力衰竭患者的脑血流动力学与认知及生活质量结局的关系。对于每位患者，数据集包括：- 基本人口学信息（年龄、性别）- 认知评分（Montreal 认知评估）：术前及术后 12 个月 - 生活质量评分（Kansas City 心肌病问卷）：术前及术后 12 个月 - 术后 12 个月计算的 Days-Alive-And-Out-Of-Hospital（DAH）- 原始 NIRS 数据*：术前及术后 1 个月 前四类
【主题与分类】
主题标签：Left-Ventricular Assist Device、Cerebral Hemodynamics、Medicine, Health and Life Sciences、Cognition、NINscan、Heart Failure。本站分类：循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A1aa5e84e7829a29028bb740db6d683beedeabde50ecbde789c52370e779d3813
下载信息
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- 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
本数据是作为一项由美国心脏协会资助的前瞻性观察性研究的一部分收集的（https://doi.org/10.58275/AHA.24IPA1275206.pc.gr.196227），并作为奖项要求的一部分存入。本研究探讨接受左心室辅助装置（LVAD，一种耐用的机械循环支持装置）的终末期心力衰竭患者的脑血流动力学与认知及生活质量结局之间的关系。对于每位患者，数据集包括：- 基本人口统计学信息（年龄、性别）- 认知评分（蒙特利尔认知评估）：术前及术后12个月- 生活质量评分（堪萨斯城心肌病问卷）：术前及术后12个月- 计算得出的术后12个月存活且未住院天数（DAH）- 原始NIRS数据*：术前及术后1个月前四类数据位于Excel表格中。NIRS数据按患者特定（去标识化）文件夹上传，标注为术前和术后（1个月随访±1周）。每个NIRS文件夹包含一个原始数据文件和一个配置文件，其中包含NIRS设备的增益。
关于用于采集NIRS数据的设备的具体信息，可参见：https://doi.org/10.1152/japplphysiol.00297.2017 以及 https://doi.org/10.1117/1.3615248
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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