CMR T1 Mapping 用于心脏淀粉样变性诊断

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于心脏淀粉样变性(CA)的无创诊断。覆盖 NYHA II 至 IV 级心力衰竭、射血分数保留型与中间范围型心力衰竭、左心室肥厚及心脏淀粉样变性等人群

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clinicaltrials
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其他分类Heart Failure NYHA Class IIHeart Failure NYHA Class IIIHeart Failure NYHA Class IVHypertrophy, Left VentricularCardiac Amyloidosis
CMR T1 Mapping for Diagnosis of Cardiac Amyloidosis

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

CMR T1 Mapping 用于心脏淀粉样变性诊断

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于心脏淀粉样变性(CA)的无创诊断。覆盖 NYHA II 至 IV 级心力衰竭、射血分数保留型与中间范围型心力衰竭、左心室肥厚及心脏淀粉样变性等人群。心脏淀粉样变性在伴左心室肥厚的心衰患者中患病率约 13%,但临床特异性体征常缺失,诊断困难。淀粉样纤维沉积于心肌细胞外间隙会升高心脏磁共振(CMR)的 T1 值,因此 T1 成像有望成为识别 CA 的无创方法,可用于相关分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:NYHA II 级心力衰竭、NYHA III 级心力衰竭、NYHA IV 级心力衰竭、射血分数保留型心力衰竭、射血分数中间范围型心力衰竭、左心室肥厚、心脏淀粉样变性。心脏淀粉样变性(CA)是老年症状性射血分数保留型或中间范围型心力衰竭伴左心室壁增厚患者的重要鉴别诊断。在心力衰竭伴左心室(LV)肥厚患者中,CA 的患病率约为 13%。然而,CA 的诊断具有挑战性,因为常缺乏特异性临床体征。淀粉样纤维沉积于心肌细胞外间隙会升高心脏磁共振(CMR)上的心肌 T1 值。因此,T1 成像为识别 CA 提供了一种有前景的无创方法。一项初步回顾性

【主题与分类】

主题标签:Heart Failure NYHA Class II、Heart Failure NYHA Class III、Heart Failure NYHA Class IV、Hypertrophy, Left Ventricular、Cardiac Amyloidosis。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/NCT04862273

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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

疾病条件:心力衰竭NYHA II级、心力衰竭NYHA III级、心力衰竭NYHA IV级、射血分数保留的心力衰竭、射血分数中间范围的心力衰竭、左心室肥厚、心脏淀粉样变性。心脏淀粉样变性(CA)是老年症状性射血分数保留或中间范围的心力衰竭且左心室壁厚度增加患者的重要鉴别诊断。在心力衰竭合并左心室(LV)肥厚的患者中,CA的患病率约为13%。然而,CA的诊断具有挑战性,因为往往缺乏特异性临床体征。淀粉样纤维沉积于心肌细胞外间隙会增加心脏磁共振(CMR)上的心肌T1值。因此,T1成像为识别CA提供了一种有前景的无创方法。一项对128例左心室壁厚度增加患者的初步回顾性分析发现,天然T1检测CA的曲线下面积为0.9954(p<0.0001)。最佳截断值为1341ms,灵敏度为100%,特异度为97%。

研究人员旨在前瞻性地与参考方法进行比较,测试T1映射在诊断CA中的诊断准确性。此外,还将评估用于诊断CA的基于网络的ATTR概率估计器。

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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