MRI预测移植与心肌病患者排斥和衰竭

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于利用MRI预测移植及心肌病患者的排斥反应和衰竭。数据涉及心力衰竭、心脏影像技术和先天性心脏缺陷等条件,涵盖麻醉与血管通路建立、诊断性心脏MRI以及MRI引导下的导管操作流程

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clinicaltrials
浏览 9
医学影像预测Heart FailureCardiac Imaging TechniquesCongenital Heart Defects
MRI to Predict Rejection and Failure in Transplant and Cardiomyopathy Patients

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

MRI预测移植与心肌病患者排斥和衰竭

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于利用MRI预测移植及心肌病患者的排斥反应和衰竭。数据涉及心力衰竭、心脏影像技术和先天性心脏缺陷等条件,涵盖麻醉与血管通路建立、诊断性心脏MRI以及MRI引导下的导管操作流程。采集过程包括连续心电图信号记录、经皮血红蛋白脉搏血氧监测,并在麻醉独立执业提供者直接观察下进行。该数据可用于开发预测移植排斥和心力衰竭的模型,支持心脏影像引导下的介入操作研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心力衰竭、心脏影像技术、先天性心脏缺陷。麻醉与血管通路:在最终审查方案资格和MRI安全性后,建立血管通路,固定鞘管并用无菌铺巾覆盖,以便转运至MRI。导管操作在连续记录心电图信号、经皮血红蛋白(“脉搏”)血氧饱和度监测下,并在麻醉独立执业提供者的直接观察下进行。诊断性心脏MRI:在MRI导管操作开始前,进行聚焦心脏MRI,以了解心脏功能并定位从进入部位到目标心血管腔室的拟议导管轨迹。MRI引导导管操作:接下来在实时MRI下,被动导管在影像引导下从进入部位推进到目标心血管腔室。

【主题与分类】

主题标签:Heart Failure、Cardiac Imaging Techniques、Congenital Heart Defects。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/NCT03822442

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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

条件:心力衰竭、心脏成像技术、先天性心脏缺陷。麻醉与血管通路:在最终审查方案资格和MRI安全性后,获取血管通路,固定鞘管并用无菌巾覆盖,以便转运至MRI。导管插入术在连续记录心电图信号、经皮血红蛋白(“脉搏”)血氧饱和度监测下,并由持证独立麻醉提供者直接观察下进行。诊断性心脏MRI:在MRI导管插入术开始前,进行针对性心脏MRI,以了解心脏功能并定位从入路部位到目标心血管腔室的拟议导管轨迹。MRI引导的导管插入术:接下来在实时MRI下,在成像引导下将被动导管从入路部位推进到目标心血管腔室。从目标心血管腔室获取血流动力学测量值(使用连接到导管的液体填充换能器)和血液血红蛋白饱和度标本。

随后进行额外的临床指征所需MRI检查,若时间允许,最多进行30分钟的研究性MRI检查,之后受试者被送回X射线系统。研究性MR成像:接下来进行额外的研究性心脏MRI成像以测定T1和T2值,确定6个短轴切面和1个长轴切面位置,用于T1图和T2图采集。ICMR实验室在参数映射序列采集方面拥有丰富经验。T1和T2图将为患者在X射线室所需的心脏活检提供路线图。图像融合引导心内膜心肌活检:在MR成像和MR引导右心导管术结束后,受试者被送回X射线室进行心脏活检。部分心脏活检按常规方式获取,部分活检标本则使用图像叠加软件将异常T1和T2区域显示在透视系统上获取。操作结束:随

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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