基本信息

模态

医学影像

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-23

资源简介

原发性二尖瓣脱垂关闭不全患者影像参数的预后影响（COHORTE-IM）

该数据集英文名为 Prognostic Impact of Imaging Parameters in Patients With Primary Mitral Insufficiency by Prolapse（COHORTE-IM），来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为 Mitral Valve Insufficiency，在本站归入循环系统疾病 / 心力衰竭分类。其关注对象是原发性二尖瓣脱垂所致关闭不全患者，围绕影像学参数在这类患者中的预后影响展开。源站描述指出，继发于瓣膜脱垂的退行性二尖瓣关闭不全在西方国家是最常见的瓣膜病，严重者在缺乏特异性治疗时会自发进展为心力衰竭乃至死亡；外科二尖瓣修复是重度反流且伴临床和/或超声心动图不良预后标志物患者的首选治疗，因此细化风险分层、识别应更早接受侵入性治疗或反之需要密切监测的患者十分关键。除反流严重程度参数外，若干反流共振参数也可能具有意义。

【数据集背景】

该数据集所对应的疾病背景在源站描述中有明确交代：二尖瓣关闭不全，尤其是继发于瓣膜脱垂的退行性二尖瓣关闭不全，是西方国家最常见的瓣膜病。在缺乏特异性治疗的情况下，严重病变会自发进展为心力衰竭和死亡。对于原发性二尖瓣脱垂所致关闭不全，当存在重度反流并伴有临床和/或超声心动图的不良预后标志物（即在随访期间发病和死亡风险较高）时，外科二尖瓣修复（或二尖瓣成形术）是首选治疗。由此产生的核心问题是：如何细化这类患者的风险分层，从而识别出可能更早从侵入性治疗（心脏外科手术）中获益的患者，或相反地识别出适合密切监测的患者。源站描述还提到，除反流严重程度参数之外，若干反流共振参数也可能具有意义，这构成了该数据集关注影像学参数预后影响的基本出发点。

【数据内容】

该数据集的主题标签为 Mitral Valve Insufficiency，本站分类为循环系统疾病 / 心力衰竭。从名称与源站描述看，其内容围绕原发性二尖瓣脱垂所致关闭不全患者的影像学参数及其预后影响展开，涉及反流严重程度参数以及可能具有意义的一系列反流共振参数。关于数据集的具体变量构成、样本量、随访时长、结局指标定义、影像学检查类型与测量方式等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov，本站分类为循环系统疾病 / 心力衰竭，主题标签为 Mitral Valve Insufficiency。源站描述所涉条件为 Mitral Valve Insufficiency。关于采集地点、采集时间范围、纳入与排除标准、招募方式、数据收集流程等具体信息，源站未提供。

【适用场景】

依据源站描述，该数据集所对应的研究方向可用于支持原发性二尖瓣脱垂所致关闭不全患者的风险分层研究，帮助识别在随访期间发病和死亡风险较高、可能更早受益于外科二尖瓣修复等侵入性治疗的患者，以及相反地适合密切监测的患者；同时可用于考察反流严重程度参数之外的若干反流共振参数在预后评估中的潜在价值。关于该数据集在其他具体应用场景中的适用性，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT03962023

访问原始数据

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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）

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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://clinicaltrials.gov/study/NCT03962023

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。

数据说明

疾病：二尖瓣关闭不全。继发于瓣膜脱垂的退行性二尖瓣关闭不全在西方国家是最常见的瓣膜疾病。在缺乏特异性治疗的情况下，严重时会自发进展为心力衰竭和死亡。对于由脱垂引起的原发性二尖瓣关闭不全，若存在严重反流并伴有临床和/或超声心动图不良预后标志物（即在随访期间发病率和死亡率风险高），外科二尖瓣修复术（或二尖瓣成形术）是首选治疗方法。因此，完善这些患者的风险分层至关重要，以便识别出可能更早从侵入性治疗（心脏手术）中获益的高危患者，或相反，需要密切监测的患者。除反流严重程度参数外，一些反流相关参数可能与较差的预后相关。这些参数包括左心室扩张（收缩末期直径增大）、左心房扩张、左心室射血分数（LVEF）降低以及肺动脉压力升高（肺动脉高压）。

左、右心室功能与心房功能之间的关系，通过新型超声心动图技术（斑点追踪、三维）评估，其与预后的关系研究尚不充分。这些新的创新技术现已应用于临床常规，能够以比传统方法更具可重复性的方式评估大小和心脏功能参数。通过汇聚区法（PISA法）评估反流严重程度与预后之间的关系已在文献中得到充分记录。然而，PISA法存在已有充分记录的可重复性问题。其他定量方法也存在，无论是通过超声心动图（定性、半定量和定量方法）还是通过MRI（定量方法）。它们在临床实践中以多参数方法应用是有用的，但其与预后

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