缺血性心脏病CMR预后标志物数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07351825

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病：缺血性心脏病（IHD）、心肌梗死（MI）。这是一项基于现有临床和心血管磁共振（CMR）影像数据的多中心、回顾性观察性队列研究。将纳入因临床指征接受CMR检查的缺血性心脏病患者。数据来源于多个中心，时间跨度较长，反映真实世界临床实践。CMR检查作为常规临床诊疗的一部分进行。拟分析的成像参数包括用于评估心肌瘢痕和缺血性损伤的晚期钆增强（LGE）、梗死面积、微血管阻塞（MVO）的存在、左心室和左心房应变参数，以及可获得的原生T1和T2 mapping值。图像分析将采用标准化后处理方法进行。人口学特征、心血管危险因素、治疗策略和随访数据将从机构数据库和病历中回顾性收集。

主要关注的主要结局是主要不良心脑血管事件（MACCE），定义为心血管死亡、非致死性心肌梗死、非致死性卒中、心力衰竭住院和计划外冠状动脉血运重建的复合终点。次要结局是心血管死亡。本研究的主要目的是评估多参数心脏磁共振（CMR）衍生影像标志物与缺血性心脏病患者长期临床结局之间的关联。次要目的包括探索CMR参数超越传统临床危险因素的增量预后价值，并评估其在改善个体化风险分层中的作用。先进的图像分析技术，包括影像组学和基于机器学习的方法，可应用于CMR图像，以探索与长期临床结局相关的影像衍生特征。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。