SCAPIS 斯德哥尔摩复查队列扩展研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病与心力衰竭方向,围绕瑞典心肺生物影像研究(SCAPIS)的斯德哥尔摩复查队列展开

基本信息
资源简介
SCAPIS 斯德哥尔摩复查队列扩展研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病与心力衰竭方向,围绕瑞典心肺生物影像研究(SCAPIS)的斯德哥尔摩复查队列展开。SCAPIS 为全国性大型研究,纳入 30,000 名 50-64 岁随机个体,由六所大学医院合作开展;SCAPIS 2 对其中一半原参与者进行随访,斯德哥尔摩地区 2,500 人将在 Danderyd 大学医院与 Karolinska Institutet 接受复查,包含血液采样、问卷和影像等核心检查,并辅以本地补充调查。数据可用于冠状动脉疾病、动脉僵硬度、血压、主动脉瓣疾病、二尖瓣狭窄和/或关闭不全、心力衰竭、COPD、脂肪性肝炎及炎症生物标志物等方向的研究(来源 clinical。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:冠状动脉疾病、动脉僵硬度、血压、主动脉瓣疾病、二尖瓣狭窄和/或关闭不全、心力衰竭、肺部疾病、慢性阻塞性(COPD)、脂肪性肝炎、炎症生物标志物。瑞典心肺生物影像研究(SCAPIS)是一项独特的大规模全国性研究计划,涉及 30,000 名随机选取的 50-64 岁个体,于 2014 年至 2018 年间招募。该研究由瑞典六所大学医院合作开展。针对原参与者中的一半开展了随访研究 SCAPIS 2。在斯德哥尔摩,2,500 名个体将在 Danderyd 大学医院和 Karolinska Institutet 接受复查。SCAPIS 2 包括一套核心检查,涉及血液采样、问卷和影像。除这些之外,还开展本地补充调查,以实现更
【主题与分类】
主题标签:Coronary Artery Disease、Arterial Stiffness, Blood Pressure、AORTIC VALVE DISEASES、Heart Failure、Steatohepatitis、Inflammation Biomarkers、Lipid Profile、Oral Microbiota。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/NCT07476703
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07476703
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:冠状动脉疾病、动脉僵硬度、血压、主动脉瓣疾病、二尖瓣狭窄和/或关闭不全、心力衰竭、肺部疾病、慢性阻塞性(COPD)、脂肪性肝炎、炎症生物标志物。瑞典心肺生物影像研究(SCAPIS)是一项独特的大规模全国性研究计划,涉及30,000名随机选取的50-64岁个体,于2014年至2018年间招募。该研究是瑞典六所大学医院的合作成果。针对半数原始参与者进行了后续研究SCAPIS 2。在斯德哥尔摩,2,500名个体将在丹德吕德大学医院和卡罗林斯卡学院接受重新检查。SCAPIS 2包括一套核心检查,涉及血液采样、问卷和影像学。除此之外,还进行了补充性的局部调查,以实现更详细的研究问题。
本方案描述了在斯德哥尔摩队列中开展的附加研究:扩展采样:唾液和血液样本及血细胞分离将采集额外血液样本,以分离血细胞,用于详细的免疫系统分析、红细胞功能分析以及脂质谱和炎症标志物检测。唾液样本将用于分析炎症标志物和微生物组成。扩展问卷:呼吸困难、睡眠、呼吸道感染和牙齿健康参与者将填写详细问卷,内容涵盖近期食物、饮品和药物摄入;口腔卫生;呼吸和肺功能;睡眠质量与日间嗜睡;以及呼吸道感染史,包括COVID-19。扩展影像学和生理测量:这些检查将在单独一次访视中进行,并与主研究协调,约需一小时。1. 心脏超声和腹主动脉测量:心脏结构和功能,以及主要动脉(如胸主动脉和腹主动脉)的直径。2. 肝脏弹性成像:一种基于超声的技术,用于评估肝脏硬度和脂肪含量。3.
血管僵硬度:基于血压袖带的脉搏波分析(自动)
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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