HeartLogic™ 用于心力衰竭患者

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07544771

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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：心力衰竭。心力衰竭与反复失代偿、频繁住院、生活质量受损以及沉重的医疗费用负担相关。HeartLogic™是一种多传感器算法，可用于兼容的Boston Scientific ICD和CRT-D设备中，该算法整合设备衍生参数，包括心音、胸阻抗、呼吸频率、心率和活动水平，以识别心力衰竭恶化的早期征象。尽管既往研究显示HeartLogic™警报可能先于心力衰竭事件出现，但基于这些警报的结构化管理策略的获益尚未在随机试验中得到证实。HERO研究是一项前瞻性、多中心、开放标签、随机、平行组试验，旨在评估该策略在常规实践中的应用。参与者将被随机分配至HeartLogic™引导的远程管理组或不使用HeartLogic™警报的常规面对面随访组。在干预组中，通过Latitude™平台传输的警报可根据预定义的管理路径和当地实践触发患者联系、临床评估和治疗调整。

两组患者在12个月的随访期间均会收集患者报告结局和临床事件。该研究还包括一项卫生经济学评价，以比较两种管理策略的成本效益。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。