实时压力容积环监测指导血流动力学优化治疗策略中心血管基础生理变化理解:队列I:静脉-动脉体外膜氧合(PLUTO-I)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦循环系统疾病中的心力衰竭,主题为静脉-动脉体外膜氧合(VA-ECMO)支持下的实时压力容积环(PVL)监测

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医学影像Extracorporeal Membrane OxygenationCardio/Pulm: Heart Failure
Real-time Pressure Volume Loop Monitoring as a Guide for Enhanced Understanding of Changes in Elemental Cardiovascular Physiology During Therapeutic Strategies Aiming for Hemodynamic Optimization. Cohort I: Veno-arterial Extracorporeal Membrane Oxygenation (PLUTO-I)

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

实时压力容积环监测指导血流动力学优化治疗策略中心血管基础生理变化理解:队列I:静脉-动脉体外膜氧合(PLUTO-I)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦循环系统疾病中的心力衰竭,主题为静脉-动脉体外膜氧合(VA-ECMO)支持下的实时压力容积环(PVL)监测。源站描述指出,VA-ECMO可维持难治性血流动力学衰竭患者的生理稳定,但对其影响心肌代谢效率和心室-动脉耦合等基础心脏生理的细节了解有限。该数据可用于研究双心室PVL测量如何增进对不同VA-ECMO支持水平下心室相互依赖等基础心血管生理的理解,并辅助VA-ECMO撤机决策(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:体外膜氧合,心肺:心力衰竭。使用VA-ECMO支持,可在难治性血流动力学衰竭患者中维持生理稳定,作为恢复、确定性治疗或决策的桥接。既往动物研究和计算机模拟假设VA-ECMO期间左心室后负荷增加以及右心室扩张。关于VA-ECMO撤机的决策主要基于床旁血流动力学(包括超声心动图)参数。VA-ECMO对基础心脏生理(包括心肌代谢效率和心室-动脉耦合)影响的深入细节有限。我们假设双心室压力容积环(PVL)测量将增进对不同水平VA-ECMO支持期间包括心室相互依赖在内的基础心血管生理的理解。PVL测量

【主题与分类】

主题标签:Extracorporeal Membrane Oxygenation。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/NCT05909280

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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:体外膜肺氧合,心肺:心力衰竭。使用VA-ECMO支持,对于难治性血流动力学衰竭患者,可维持生理稳定,作为恢复、确定性治疗或决策制定的桥接。既往动物研究和计算机模拟假设VA-ECMO期间左心室后负荷增加以及右心室扩张。关于VA-ECMO撤机的决策主要基于床旁血流动力学(包括超声心动图)参数。VA-ECMO对基本心脏生理学影响的深入细节,包括心肌代谢效率和心室-动脉耦联,尚有限。我们假设双心室压力-容积环(PVL)测量将增强对基本心血管生理学的理解,包括不同水平VA-ECMO支持期间的心室相互依赖。PVL测量假设将为发现成功撤除VA-ECMO支持的新预测因子提供机会。为PLUTO-I的目的,符合撤机条件的VA-ECMO患者将在不同强度的体外流量下接受侵入性PV环测量。

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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