DERIVATE–ICM国际注册研究心脏磁共振预防性ICD治疗数据集
本记录包含与文章《心脏磁共振用于缺血性心肌病预防性植入式心律转复除颤器治疗:DERIVATE–ICM国际注册研究》相关的原始数据

基本信息
资源简介
DERIVATE–ICM国际注册研究心脏磁共振预防性ICD治疗数据集
本记录包含与文章《心脏磁共振用于缺血性心肌病预防性植入式心律转复除颤器治疗:DERIVATE–ICM国际注册研究》相关的原始数据
Dataset related to the article "Cardiac Magnetic Resonance for Prophylactic Implantable-Cardioverter Defibrillator Therapy in Ischemic Cardiomyopathy The DERIVATE–ICM International Registry"
【数据集背景】
源站首次发布:2023。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录包含与文章《心脏磁共振用于缺血性心肌病预防性植入式心律转复除颤器治疗:DERIVATE–ICM国际注册研究》相关的原始数据。背景:植入式心律转复除颤器(ICD)治疗是缺血性心肌病(ICM)患者中预防心源性猝死(SCD)的最有效策略,这些患者经胸超声心动图(TTE)检测的左心室射血分数(LVEF)≤35%。该方法最近受到质疑,因为接受植入的患者中ICD干预率低,且尽管不符合植入标准仍发生SCD的患者比例不可忽视。目的:DERIVATE(心脏磁共振用于一级预防植入式心律转复除颤器治疗)–ICM注册研究(NCT03352648)是一项
【主题与分类】
主题标签:缺血性心肌病、心脏磁共振、植入式心律转复除颤器、心力衰竭、心源性猝死、DERIVATE–ICM注册。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/record/7978794
使用许可:Restricted Access。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5281/zenodo.7978794
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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
本记录包含与文章《心脏磁共振用于缺血性心肌病预防性植入式心律转复除颤器治疗:DERIVATE–ICM国际注册研究》相关的原始数据。背景:植入式心律转复除颤器(ICD)治疗是缺血性心肌病(ICM)且经胸超声心动图(TTE)检测左心室射血分数(LVEF)#35%患者预防心脏性猝死(SCD)的最有效策略。该方法近期受到质疑,原因是接受植入的患者中ICD干预率较低,且相当比例的患者虽不符合植入标准却仍发生SCD。目的:DERIVATE(心脏磁共振用于一级预防植入式心律转复除颤器治疗)–ICM注册研究(NCT03352648)是一项国际、多中心、多厂商研究,旨在评估在ICM患者中使用心脏磁共振(CMR)与TTE相比对ICD植入指征的净重分类改善(NRI)。
方法 共有861例慢性心力衰竭且经胸超声心动图左心室射血分数(TTE-LVEF)<50%的缺血性心肌病(ICM)患者参与(平均年龄65[1]11岁,86%为男性)。主要终点为主要不良心律失常性心脏事件(MAACE)。结果 在中位随访1,054天期间,88例(10.2%)发生MAACE。左心室舒张末期容积指数(HR:1.007[95%CI:1.000-1.011];P¼0.05)、心脏磁共振左心室射血分数(CMR-LVEF)(HR:0.972[95%CI:0.945-0.999];P¼0.045)及晚期钆增强(LGE)质量(HR:1.010[95%CI:1.002-1.018];P¼0.015)为MAACE的独立预测因素。与TTE-LVEF截断值35%相比,基于多参数CMR的加权预测衍生评分可识别MAACE高危受试者,NRI为31.7%(P¼0.007)。结论 DERIVATE-ICM注册研究是一项大型多中心注册研究,显示CMR在以下方面对MAACE风险分层的附加价值:
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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