阻抗心动图检测失代偿与左心室替代性纤维化发展的相关性

本数据集来自 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病/心力衰竭领域,聚焦主动脉瓣狭窄(Aortic Stenosis)

Dermed Diagnostics, Inc.Dermed Diagnostics, Inc.
clinicaltrials
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其他预测Aortic Stenosis
Correlation Between an Impedance Cardiography Test for Decompensation and the Development of Left Ventricular Replacement Fibrosis

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

阻抗心动图检测失代偿与左心室替代性纤维化发展的相关性

本数据集来自 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病/心力衰竭领域,聚焦主动脉瓣狭窄(Aortic Stenosis)。其背景是:TAVR 决策常在心脏已发生永久损伤后才做出,因此需要新方法识别尚未达到重度但即将面临心脏损伤风险的主动脉瓣狭窄患者。研究假设左心室(LV)失代偿是心脏储备丧失与心肌纤维化形成的临界点,采用观察性设计,收集使用阻抗心动图(ICG)这一无创检查检测中度主动脉瓣狭窄患者 LV 失代偿,与 LV 替代性纤维化发展之间可能关联的数据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Aortic Stenosis. 背景:决定实施经导管主动脉瓣置换术(TAVR)往往是在心脏已发生永久性损伤之后。因此,需要一种新方法来识别尚未达到重度但即将面临心脏损伤风险的主动脉瓣狭窄患者。其概念是,左心室(LV)失代偿的发生是标志心脏储备丧失与心肌纤维化形成的临界点。这是一项观察性研究,旨在收集有关使用阻抗心动图(ICG)这一简单无创检查检测中度主动脉瓣狭窄患者 LV 失代偿,与 LV 替代性纤维化发展之间可能关联的数据。瓣膜性心脏病(VHD)是心力衰竭(HF)的常见原因。主动脉瓣狭窄是 VHD 最严重和最常见的形式之一,其特征为

【主题与分类】

主题标签:Aortic Stenosis。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/NCT07230964

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:主动脉瓣狭窄。背景:决定进行经导管主动脉瓣置换术(TAVR)往往是在出现永久性心脏损害之后。因此,需要一种新的方法来识别那些尚未达到重度主动脉瓣狭窄但面临 imminent 心脏损害风险的患者。其概念是,左心室(LV)失代偿的开始是标志着心脏储备丧失和心肌纤维化形成的临界点。这是一项观察性研究,旨在收集有关使用阻抗心动图(ICG)这一简单无创检测来发现中度主动脉瓣狭窄患者左心室失代偿与左心室替代性纤维化发展之间可能联系的数据。瓣膜性心脏病(VHD)是心力衰竭(HF)的常见原因。主动脉瓣狭窄是VHD最严重和最常见的形式之一,其特征是进行性瓣膜狭窄和左心室重构反应。

中度主动脉瓣狭窄(中度瓣叶钙化)属于美国心脏病学会(ACC)/美国心脏协会(AHA)瓣膜性心脏病(VHD)管理指南的B期,该期规定最大主动脉流速小于4.0 m/s或平均主动脉压力梯度小于40 mmHg,且无症状。事实上,一些具有上述瓣膜血流动力学特征的主动脉瓣狭窄患者是有症状的。此外,具有相同瓣膜特征的患者,其左心室(LV)功能可能差异很大,从正常心肌到左心室失代偿伴显著替代性纤维化不等。这表明,仅考虑瓣膜特征而不寻找左心室功能障碍,可能不足以确定经导管主动脉瓣置换术(TAVR)的适当时机。目前,市售瓣膜适用于有症状的瓣膜性心脏病患者的严重钙化性主动脉瓣狭窄。这属于ACC/AHA瓣膜性心脏病指南的D期,该期规定瓣膜血流动力学为最大主动脉流速≥4.0 m/s或平均主动脉梯度≥40 mmHg。然而,临床研究显示

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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