心力衰竭中窦房结功能障碍的机制
该数据集来自 Harvard Dataverse,聚焦心力衰竭中窦房结功能障碍(SAND)的机制研究。心力衰竭是影响美国约 650 万人的进展性疾病,每年新增约 55 万例诊断,SAND 是其已知并发症之一,显著增加患者发病率与死亡率

基本信息
资源简介
心力衰竭中窦房结功能障碍的机制
Mechanisms of Sinoatrial Node Dysfunction in Heart Failure
该数据集来自 Harvard Dataverse,聚焦心力衰竭中窦房结功能障碍(SAND)的机制研究。心力衰竭是影响美国约 650 万人的进展性疾病,每年新增约 55 万例诊断,SAND 是其已知并发症之一,显著增加患者发病率与死亡率。窦房结位于右心房上部,承受右心房压力,而心力衰竭进展伴随右心房压力升高,使窦房结组织受到更强的机械应变。初步数据显示窦房结中机械力激活阳离子通道 Piezo1 和 Piezo2 表达丰富,可感知质膜机械变化并介导包括钙在内的非特异性阳离子内流。该数据可用于探究机械力转导在心力衰竭相关窦房结功能障碍中的作用(来源 DOI 解析)。
【数据集背景】
源站首次发布:2026。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):摘要:心力衰竭(HF)是一种进展性疾病,影响美国约 650 万人,每年约有 55 万新诊断病例。HF 的已知并发症之一是窦房结(SAN)功能障碍(SAND),它显著增加 HF 患者的发病率和死亡率。SAN 位于右心房上部,承受右心房压力。向 HF 的进展以右心房压力同步升高为标志,导致 SAN 组织上的机械应变增强。我们的初步数据表明,机械激活阳离子通道 Piezo1 和 Piezo2(Pz1/2)在 SAN 中稳健表达。Pz 通道检测质膜中的机械变化,并通过促进包括钙在内的非特异性阳离子流入 SAN 来相应地转导这些变化。
【主题与分类】
主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。
【获取与许可】
源站页面:https://dataverse.harvard.edu/citation?persistentId=doi:10.7910/DVN/P5VWTZ
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
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://doi.org/10.7910/DVN/P5VWTZ
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:
数据集大小约 714.3 MB。
数据说明
摘要:心力衰竭(HF)是一种进行性疾病,在美国影响约650万人,每年约有55万新诊断病例。HF已知的并发症之一是窦房结(SAN)功能障碍(SAND),它显著增加了HF患者的发病率和死亡率。SAN位于右心房上部,承受着右心房压力。HF的进展伴随着右心房压力的同步升高,导致SAN组织承受的机械应变增加。我们的初步数据显示,机械激活的阳离子通道Piezo1和Piezo2(Pz1/2)在SAN中大量表达。Pz通道检测质膜中的机械变化,并通过促进非特异性阳离子(包括钙)流入SAN来相应地转导这些变化。由于膜电压和钙的周期性变化调节SAN的自律性,Pz通道的重塑可能导致HF中的SAND。事实上,我们的初步数据显示Pz1/2显著减少。
目前,尚不清楚Pz通道是否参与SAN自律性,并且从转化医学的角度来看,这些通道的重塑是否导致HF中的SAND也尚不明确。为此,我设计了本项目,以研究Pz1/2在健康和疾病状态下SAN功能中的作用。我已组建了一支具有互补专长的强大团队,以帮助我完成本项目并促进我的职业发展。本项目的研究结果不仅将证明机械应变对SAN自律性的关键作用,而且对一位有志成为独立研究者的职业发展也具有重要意义。本项目由美国心脏协会AHA CDA 24CDA1276831资助。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




