Cf-PWV 与 TyG 指数研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Cf-PWV 与 TyG 指数研究,本站归类于循环系统疾病 / 心力衰竭

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时间序列预测HypertensionInsulin Resistance SyndromeArterial StiffnessCardiovascular RiskBlood Pressure Variability
Cf-PWV and TyG Index Study

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

Cf-PWV 与 TyG 指数研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Cf-PWV 与 TyG 指数研究,本站归类于循环系统疾病 / 心力衰竭。源站描述显示其涉及高血压、胰岛素抵抗综合征、动脉僵硬、心血管风险与血压变异性等条件,并指出高血压仍是全球重大健康问题,血压水平与心肌梗死、卒中、心力衰竭等心血管事件存在连续分级关系,而传统诊室血压测量无法完全反映心血管风险复杂性;动脉僵硬已成为血管老化与心血管风险的关键标志物,颈股脉搏波速度(cf-PWV)被视为评估主动脉僵硬的无创金标准,cf-PWV 升高反映结构与功能改变所致的累积血管损伤(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:高血压、胰岛素抵抗综合征、动脉僵硬、心血管风险、血压变异性。引言 高血压仍然是全球重大健康问题,也是心血管发病率和死亡率的主要贡献因素。大型流行病学研究已证明,血压水平与心血管事件(包括心肌梗死、卒中和心力衰竭)之间存在连续且分级的关系。然而,传统诊室血压测量无法完全反映心血管风险的复杂性。动脉僵硬已成为血管老化和心血管风险的关键标志物。颈股脉搏波速度(cf-PWV)被认为是评估主动脉僵硬的金标准无创方法。cf-PWV 升高反映了由结构和功能改变所致的累积血管损伤

【主题与分类】

主题标签:Hypertension、Insulin Resistance Syndrome、Arterial Stiffness、Cardiovascular Risk、Blood Pressure Variability。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/NCT07589374

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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

条件:高血压、胰岛素抵抗综合征、动脉僵硬、心血管风险、血压变异性。引言 高血压仍然是全球主要的健康问题,也是心血管疾病发病率和死亡率的主要贡献者。大规模流行病学研究已证明,血压水平与心血管事件(包括心肌梗死、中风和心力衰竭)之间存在连续且分级的关系。然而,传统的诊室血压测量并不能完全捕捉心血管风险的复杂性。动脉僵硬已成为血管老化和心血管风险的关键标志。颈动脉-股动脉脉搏波速度(cf-PWV)被认为是评估主动脉僵硬的无创金标准方法。cf-PWV增加反映了动脉壁结构和功能改变导致的累积血管损伤,包括弹性蛋白降解、胶原沉积、血管钙化和内皮功能障碍。胰岛素抵抗是连接代谢紊乱与血管功能障碍的核心机制。

它与一氧化氮生物利用度降低、交感神经活动增强、慢性低度炎症及血管重塑相关。甘油三酯-葡萄糖(TyG)指数已被验证为胰岛素抵抗的可靠替代标志物,并显示与心血管代谢结局具有一致相关性。已提出纳入人体测量学参数的衍生指数,如TyG-WC、TyG-BMI和TyG-WHtR,以更好地捕捉代谢功能障碍与中心性肥胖之间的相互作用。此外,诸如身体圆度指数(BRI)、胰岛素抵抗代谢评分(METS-IR)和心血管代谢指数(CMI)等复合指数整合了多个生理维度,可能在心血管风险分层中提供增量价值。昼夜血压变异代表心血管生理学的另一个重要维度。血压遵循昼夜节律,清晨生理性升高与

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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