Takotsubo 心肌病锰增强磁共振成像数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为 Takotsubo 心肌病（应激性心肌病）的锰增强磁共振成像研究
基本信息
资源简介
Takotsubo 心肌病锰增强磁共振成像数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为 Takotsubo 心肌病（应激性心肌病）的锰增强磁共振成像研究。Takotsubo 心肌病临床表现类似心脏病发作，常由躯体或情绪应激诱发，多见于 50 至 74 岁女性，可导致心脏肌肉功能突然严重受损。标准心脏扫描显示数周内好转，但患者常未同步改善，约十分之一患者院内死亡，康复者长期生存率也明显降低，目前尚无确定性治疗。爱丁堡大学研究人员此前已证明，使用锰这种特殊造影剂进行心脏 MRI 扫描可显示心脏变化。该数据可用于心脏影像分析、疾病评估及相关模型开发（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：Takotsubo 心肌病。Takotsubo 心肌病是一种临床表现与心脏病发作相似的医学病症。它通常由躯体或情绪应激引起，典型影响 50-74 岁女性。它会导致心脏肌肉功能突然严重受损，此前认为会在数周内好转。然而，每 10 名患者中就有 1 名会在医院内死亡，而那些康复者的长期生存率也大幅降低。目前 Takotsubo 心肌病尚无确定性治疗。临床诊疗中进行的标准心脏扫描提示 Takotsubo 心肌病在数周内好转。然而，患者在此阶段并不总是感觉好转。爱丁堡大学的研究人员此前已证明，使用一种名为锰的特殊染料对心脏进行 MRI 扫描可显示心脏的变化
【主题与分类】
主题标签：Takotsubo Cardiomyopathy。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/NCT07491718
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07491718
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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：Takotsubo心肌病。Takotsubo心肌病是一种临床表现与心脏病发作相似的疾病。它通常由身体或情绪压力引起，多见于50至74岁的女性。该病会导致心肌功能突然严重受损，过去认为这种情况会在几周内好转。然而，每10名患者中就有1名会在医院内死亡，而那些康复者的长期生存率也显著降低。目前，Takotsubo心肌病尚无确定性治疗方法。临床护理中进行的标准心脏扫描显示，Takotsubo心肌病会在几周内好转。然而，患者在这个阶段并不总是感觉好转。爱丁堡大学的研究人员此前已证明，使用一种名为锰的特殊染料对心脏进行MRI扫描显示，在最初诊断Takotsubo心肌病后，心肌的变化会持续数月到数年。研究人员提议评估已确立的心力衰竭疗法对Takotsubo心肌病患者的影响，特别是其对锰增强MRI扫描的影响。
参与者将根据其诊断时间被分为两个研究组。近期诊断不足3个月的参与者将被分配接受比索洛尔、缬沙坦或不接受药物治疗。诊断超过6个月的参与者将被分配接受沙库巴曲/缬沙坦或达格列净治疗3个月，然后转换为另一种药物再治疗3个月，中间设有1个月的洗脱期。参与者将每隔几周至几个月参加一次研究访视，以评估药物的效果。在研究访视中，参与者将接受一系列检查，包括锰增强MRI扫描、超声心动图、心电图、步行测试和血液检测。此外，参与者还将接受研究医生的临床评估，并被要求完成一份症状问卷。
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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