心脏移植后代谢恶化决定结局研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦心脏移植(HTX)后代谢恶化与心脏功能及生存结局的关联。源站描述指出,肥胖、2型糖尿病、肾功能不全和肝功能损害是移植后死亡的重要影响因素,而最佳代谢监测方式、代谢失调与心脏功能障碍的直接关联、代谢下降与肝肾损害的器官交互及治疗时机等问题仍待解答

Heinrich-Heine University, DuesseldorfHeinrich-Heine University, Duesseldorf
clinicaltrials
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医学影像预测Heart Transplantation
METABolic Deterioration in HTX Determines Outcomes

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

心脏移植后代谢恶化决定结局研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦心脏移植(HTX)后代谢恶化与心脏功能及生存结局的关联。源站描述指出,肥胖、2型糖尿病、肾功能不全和肝功能损害是移植后死亡的重要影响因素,而最佳代谢监测方式、代谢失调与心脏功能障碍的直接关联、代谢下降与肝肾损害的器官交互及治疗时机等问题仍待解答。METAB-HTX 研究采用先进的多模态表型分析,假设移植后代谢恶化与心脏功能受损及生存率下降相关,可用于探索移植后代谢风险与结局的预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心脏移植。背景:心脏移植(HTS)是晚期心力衰竭的首选治疗,但长期生存率仍需进一步改善。近期研究强调肥胖、2型糖尿病、肾功能不全和肝功能损害是移植后死亡的关键因素。此外,在理解心脏移植后最佳代谢监测、代谢失调与心脏功能障碍之间的直接关联、将代谢下降与肝/肾损害联系起来的器官间相互作用以及治疗策略的时机方面,仍存在关键问题。因此:METAB-HTX 研究旨在解决这些开放性问题,假设心脏移植后代谢恶化与心脏功能受损及生存率下降相关。研究设计:该研究采用先进的多模态表型分析来探究相互作用

【主题与分类】

主题标签:Heart Transplantation。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/NCT07372820

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    • 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:心脏移植。背景:心脏移植(HTS)是晚期心力衰竭的首选治疗方法,但长期生存率仍需进一步提高。近期研究强调,肥胖、2型糖尿病、肾功能不全和肝功能损害是移植后死亡率的关键影响因素。此外,在理解心脏移植后最佳代谢监测、代谢失调与心脏功能障碍之间的直接关联、将代谢衰退与肝/肾功能损害联系起来的器官间相互作用以及治疗策略的时机等方面,仍存在关键问题。因此:METAB-HTX研究旨在解决这些未解问题,假设心脏移植后代谢恶化与心脏功能受损和生存率降低相关。研究设计:该研究采用先进的多模态表型分析,以探究心脏功能、代谢失调和全身器官功能障碍之间的相互作用。心脏表型分析:* 影像学:系列超声心动图、心脏磁共振(cMRI)和磁共振波谱(MRS),用于心肌结构、灌注和代谢分析。

  • 血管评估:通过冠状动脉造影检测大血管及微血管性冠状动脉移植物血管病变(CAV)。* 排斥反应监测:按方案进行心内膜心肌活检,用于组织病理学分级。代谢表型分析:* 系列口服葡萄糖耐量试验、稳态模型评估、2型糖尿病内分型及肌肉活检。* 高级血脂面板、HDL功能测定及质膜脂质流动性分析。* 基于MRI/MRS的脂肪组织分布及异位脂肪沉积定量。系统性器官评估:* 肾功能和肝功能。分子与多组学整合:* 心肌能量代谢、基因组/转录组分析、血栓炎症及肿瘤风险。这项创新性研究旨在弥合移植后代谢病理生理学理解中的关键空白,有望完善

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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