扩张型心肌病心脏性猝死预测

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为扩张型心肌病(DCM)患者心脏性猝死的预测。源站描述指出,在非缺血性收缩性心力衰竭(LVEF≤35%)中预防性 ICD 植入近期被发现并不优于常规临床治疗,且 60-70% 的 SCD 病例发生在 LVEF>35% 的个体中,因此亟需改进 D

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其他预测Cardiomyopathy, DilatedSudden Cardiac Death
Prediction of Sudden Cardiac Death in Dilated Cardiomyopathy

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

扩张型心肌病心脏性猝死预测

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为扩张型心肌病(DCM)患者心脏性猝死的预测。源站描述指出,在非缺血性收缩性心力衰竭(LVEF≤35%)中预防性 ICD 植入近期被发现并不优于常规临床治疗,且 60-70% 的 SCD 病例发生在 LVEF>35% 的个体中,因此亟需改进 DCM 中 SCD 的预测。PREDICT-DCM 试验为多中心前瞻性观察性试验,纳入在 ICD 或事件记录仪植入前接受 CMR 的 DCM 患者,采集的候选预测因子包括整体和区域 T1/T2 等。数据可用于构建和评估 DCM 患者 SCD 风险预测模型(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:扩张型心肌病、心脏性猝死。近期发现,在非缺血性收缩性心力衰竭(LVEF≤35%)中,预防性 ICD 植入并不优于常规临床治疗,且 60-70% 的 SCD 病例甚至发生在 LVEF>35% 的个体中。越来越多的证据强调,亟需改进扩张型心肌病(DCM)中心脏性猝死(SCD)的预测。CMR 可提供关于心肌力学、纤维化负荷、炎症和微血管功能障碍的独特信息,从而能够量化心肌致心律失常潜力的关键基质。PREDICT-DCM 试验是一项多中心、前瞻性观察性试验,纳入在 ICD 或事件记录仪植入前接受心脏磁共振成像(CMR)的 DCM 患者。采集的候选预测因子包括: 整体和区域 T1/T2 T1/T2 i

【主题与分类】

主题标签:Cardiomyopathy, Dilated、Sudden Cardiac Death。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/NCT03224156

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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:扩张型心肌病,心源性猝死。近期发现,在非缺血性收缩性心力衰竭(LVEF≤35%)患者中,预防性ICD植入相较于常规临床治疗并无获益,且60-70%的SCD病例甚至发生在LVEF>35%的个体中。越来越多的证据强调,迫切需要改进扩张型心肌病(DCM)中心源性猝死(SCD)的预测。CMR可提供关于心肌力学、纤维化负荷、炎症及微血管功能障碍的独特信息,从而能够量化心肌致心律失常潜力的关键基质。PREDICT-DCM试验是一项多中心、前瞻性观察性试验,纳入在ICD或事件记录器植入前接受心脏磁共振成像(CMR)的DCM患者。所获取的候选预测因子包括:* 整体及区域T1/T2 * T1/T2不均匀性 * 细胞外容积分数 * 微血管功能障碍 * 左心房功能及充盈分数 * 整体及区域周向、径向或纵向心肌应变 * 生物标志物

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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