主动脉瓣狭窄患者的高敏肌钙蛋白T血浆水平(蒂罗尔主动脉瓣狭窄研究-2)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦主动脉瓣狭窄患者的高敏肌钙蛋白T血浆水平,属于循环系统疾病与心力衰竭范畴

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医学影像回归Aortic StenosisHeart FailureSyncopeAngina Pectoris
High-Sensitivity Troponin T Plasma Levels in Patients With Aortic Stenosis (Tyrolean Aortic Stenosis Study-2)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

主动脉瓣狭窄患者的高敏肌钙蛋白T血浆水平(蒂罗尔主动脉瓣狭窄研究-2)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦主动脉瓣狭窄患者的高敏肌钙蛋白T血浆水平,属于循环系统疾病与心力衰竭范畴。源站描述涉及主动脉瓣狭窄、心力衰竭、晕厥和心绞痛等症状,并讨论瓣膜手术指征、症状识别困难、经胸超声心动图测量主动脉瓣面积的局限、跨瓣压差在低流量状态下的低估问题,以及主动脉瓣严重钙化与不良预后之间的关系。数据可用于探索高敏肌钙蛋白T与主动脉瓣狭窄进展及症状的关联,辅助风险分层与预后评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:主动脉瓣狭窄、心力衰竭、晕厥、心绞痛。心力衰竭、晕厥或心绞痛等症状的出现,是严重主动脉瓣狭窄患者接受瓣膜手术的明确指征。然而,许多患者往往误解甚至忽视症状的出现,可能导致不可逆的心肌功能障碍。使用连续性方程通过经胸超声心动图测量主动脉瓣面积容易发生方法学错误,而跨瓣压差通常易于量化,但在低流量(每搏输出量指数低于35 ml/m2)存在时可能低估血流动力学效应。临床常规中的所有这些不足,或许可以通过客观且易于评估的、提示晚期主动脉瓣狭窄的参数来克服。严重的主动脉瓣钙化就是这样一个预后较差的危险因素。然而,

【主题与分类】

主题标签:Aortic Stenosis、Heart Failure、Syncope、Angina Pectoris。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/NCT02448485

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02448485

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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

病情:主动脉瓣狭窄、心力衰竭、晕厥、心绞痛。对于重度主动脉瓣狭窄患者,出现心力衰竭、晕厥或心绞痛等症状是确立已久的手术指征。然而,许多患者往往对症状出现产生误解甚至忽视,可能导致不可逆的心肌功能障碍。采用连续性方程通过经胸超声心动图测量主动脉瓣面积容易发生方法学错误,而跨瓣压差通常易于量化,但在低流量(每搏输出量指数低于35 ml/m2)情况下可能低估血流动力学效应。临床常规中的所有这些不足,可通过客观且易于评估的、提示晚期主动脉瓣狭窄的参数来克服。重度主动脉瓣钙化就是这样一个预示预后较差的危险因素。然而,通过超声心动图评估瓣膜钙化是一种主观测量,高度依赖操作者。通过多探测器计算机断层扫描对瓣膜钙化进行定量受限于辐射暴露、可及性和成本。

一个已在临床常规中使用的实验室参数将能更好地满足这种风险分层的要求。利钠肽在这方面可能值得关注,但其血浆水平受年龄、性别、合并动脉高血压和/或肾功能不全以及容量状态的强烈影响。近年来,高敏肌钙蛋白血浆水平被认为可提示主动脉瓣狭窄中正在发生的心肌纤维化。一项纳入60例患者的小型研究提示,hs-TnT可预测AS的手术结局。因此,我们着手描述轻度升高的肌钙蛋白T血浆水平在无症状和有症状主动脉瓣狭窄患者中的临床价值。

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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