已知或疑似心脏病患者评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为已知或疑似心脏病患者的评估,属于循环系统疾病与心力衰竭方向。源站描述显示,其覆盖的病症包括外周动脉疾病、冠状动脉疾病、糖尿病与心力衰竭、扩张型心肌病、心力衰竭、肾动脉狭窄和肺动脉高压

National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI)National Heart, Lung, and Blood Institute (NHLBI)
clinicaltrials
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其他Peripheral Artery DiseaseCoronary DiseaseDiabetes and Heart FailureDilated CardiomyopathyHeart FailureRenal Artery StenosisPulmonary Hypertension
Evaluation of Patients With Known or Suspected Heart Disease

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

已知或疑似心脏病患者评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为已知或疑似心脏病患者的评估,属于循环系统疾病与心力衰竭方向。源站描述显示,其覆盖的病症包括外周动脉疾病、冠状动脉疾病、糖尿病与心力衰竭、扩张型心肌病、心力衰竭、肾动脉狭窄和肺动脉高压。数据面向已知或疑似心血管疾病患者,这些患者被转诊至 NHLBI 心脏病专家处,以评估其参与临床研究方案的资格。该协议旨在通过常规实验室和心血管检查,对正在考虑参与临床研究方案的患者进行住院评估,从而确定其是否符合方案资格(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:外周动脉疾病、冠状动脉疾病、糖尿病与心力衰竭、扩张型心肌病、心力衰竭、肾动脉狭窄、肺动脉高压。NIH 的主要使命是开展研究,以阐明疾病的生物学机制、发病机制和治疗。已知或疑似心血管疾病的患者被转诊至 NHLBI 心脏病专家处,以考虑参与临床研究方案。然而,仅凭转诊信息甚至门诊评估后,参与资格往往仍不明确。本方案的目的在于,对正在考虑参与临床研究方案的患者进行住院评估,以便通过常规实验室和心血管检查来确定方案资格。

【主题与分类】

主题标签:Peripheral Artery Disease、Coronary Disease、Diabetes and Heart Failure、Dilated Cardiomyopathy、Heart Failure、Renal Artery Stenosis、Pulmonary Hypertension。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/NCT00001313

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00001313

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    • 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

条件:外周动脉疾病、冠状动脉疾病、糖尿病与心力衰竭、扩张型心肌病、心力衰竭、肾动脉狭窄、肺动脉高压。NIH的主要使命是开展研究,阐明疾病的生物学机制、发病机制和治疗方法。已知或疑似患有心血管疾病的患者被转诊至NHLBI心脏病专家,以考虑参与临床研究方案。然而,根据转诊信息甚至门诊评估后,参与资格往往仍不明确。本方案旨在允许对正在考虑参与临床研究方案的患者进行住院评估,以便通过常规实验室和心血管检查确定方案资格。

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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