基本信息

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创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

SFB/TR19心肌病队列随访数据集

该数据集英文名为 Follow-up of the Cardiomyopathy Cohort SFB/TR19，来源于 clinicaltrials.gov，本站将其归类于循环系统疾病下的心力衰竭方向，主题标签为 Cardiomyopathies 与 Heart Failure。其核心内容是对 SFB/TR19 项目在基线阶段招募的炎症性心肌病患者队列开展定期随访，纳入对象为疑似或确诊的炎症性心肌病患者。随访至少每年进行一次，并可根据临床需要提高频次；随访过程采用标准化方案，涵盖病史与体格检查评估、实验室生物标志物检测，以及多种生物材料的采集与生物样本库保存。该数据集适合用于观察炎症性心肌病队列的纵向转归，并为心力衰竭相关研究提供随访层面的数据参考。

【数据集背景】

该数据集聚焦心肌病与心力衰竭这一循环系统疾病领域，其队列基础来自 SFB/TR19 项目在基线阶段招募的炎症性心肌病患者。纳入人群限定为疑似或确诊的炎症性心肌病病例，说明该随访数据围绕炎症性心肌病这一特定亚群展开，而非泛化的心肌病或心衰人群。数据集的设立目的与项目描述一致，即对这一已建立的基线队列进行周期性追踪，以持续获取随访阶段的多维信息。本站分类将其置于循环系统疾病 / 心力衰竭之下，与其主题标签相呼应。

【数据内容】

数据内容围绕随访评估展开，主要包括三方面：一是病史与检查评估，采用标准化方案进行；二是实验室生物标志物检测；三是多种生物材料的采集，用于生物样本库保存。随访节奏为至少每年一次，并允许依据临床需要增加随访频次。数据集英文名称中的 Follow-up 表明其性质为队列随访数据，而非单次横断面调查。源站未提供具体的生物标志物种类、生物材料类型、随访量表条目或样本量等细节。

【采集与来源】

数据来源站为 clinicaltrials.gov，原始项目为 SFB/TR19 的炎症性心肌病队列随访。采集对象为该项目基线招募的疑似或确诊炎症性心肌病患者。采集方式强调标准化协议，覆盖病史与检查、实验室生物标志物以及生物材料收集与生物样本库保存等环节。随访时间安排为至少每年一次，并可按临床需要加密。源站未提供具体的招募地点、招募时间窗、随访总时长或样本量等信息。

【适用场景】

该数据集可用于炎症性心肌病队列的纵向随访研究，支持对疑似或确诊患者随访过程中病史与检查信息、实验室生物标志物及生物样本的综合利用。其中心力衰竭与心肌病的主题定位，使其适合作为心力衰竭相关观察性研究的随访数据参考，也可为生物样本库相关的转化研究提供样本采集与随访框架层面的依据。源站未提供具体的适用分析类型或已验证的研究用途。

【使用方法】

使用时应把握其队列随访属性：研究对象为基线招募的炎症性心肌病患者，随访至少每年一次并可按临床需要增加频次，评估内容依托标准化协议，涵盖病史与检查、实验室生物标志物和生物材料采集。源站未提供数据访问方式、数据格式、变量字典或配套分析工具等具体使用说明。

【质量与限制】

该数据集采用标准化协议开展随访评估，并设定至少每年一次的随访频率，同时允许按临床需要调整，这为随访数据的一致性提供了框架性保障。其局限在于：纳入人群限定为疑似或确诊的炎症性心肌病患者，结论外推需谨慎；源站未提供样本量、随访完成率、缺失情况或质量控制指标等具体信息。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT02971267

访问原始数据

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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02971267

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- 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：心肌病、心力衰竭。对SFB/TR19项目在基线招募的炎症性心肌病患者队列（疑似或确诊的炎症性心肌病）进行定期随访。参与者将至少每年随访一次——或根据临床需要更频繁地随访。将采用标准化方案评估病史和检查、实验室生物标志物，并采集多种生物材料用于生物样本库保存。

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