非缺血性病因所致射血分数降低型心力衰竭患者冠状动脉微血管功能障碍与左心室收缩功能改善的关系

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非缺血性病因所致射血分数降低型心力衰竭(HFrEF)患者,探讨冠状动脉微血管功能障碍(CMD)与左心室收缩功能改善之间的关系

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医学影像预测Heart FailureMicrovascular AnginaNon-ischemic Cardiomyopathy
Relationship Between Coronary Microvascular Dysfunction and Improvement of Left Ventricular Systolic Function in Patients With Heart Failure With Reduced Ejection Fraction Caused by Non-ischemic Etiology

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

非缺血性病因所致射血分数降低型心力衰竭患者冠状动脉微血管功能障碍与左心室收缩功能改善的关系

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非缺血性病因所致射血分数降低型心力衰竭(HFrEF)患者,探讨冠状动脉微血管功能障碍(CMD)与左心室收缩功能改善之间的关系。数据涉及心力衰竭、微血管性心绞痛及非缺血性心肌病等条件,覆盖以冠状动脉血流储备(CFR)受损定义的 CMD 评估,并提及可结合 CFR 与微循环阻力指数进行有创生理学评估。可用于分析 CMD 与 HFrEF 患者左心室功能改善的关联,支持预后或疗效相关预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Heart Failure, Microvascular Angina, Non-ischemic Cardiomyopathy. HF 是一种临床综合征,其特征是由于心室充盈或射血功能受损或两者兼有而导致呼吸困难或劳力受限。当左心室射血分数(LVEF)为 40% 或以下,并伴有进行性左心室扩张和不良心脏重构时,即为 HFrEF。其中,相当一部分患者具有非缺血性病因。4 由冠状动脉血流储备(CFR)受损所定义的 CMD,在非缺血性病因所致心肌病患者中常见,并且众所周知与不良预后相关,且独立于左心室功能异常的程度。然而,CMD 的存在可以通过使用 CFR 和微循环阻力指数的有创生理学评估来更特异地评价

【主题与分类】

主题标签:Heart Failure、Microvascular Angina、Non-ischemic Cardiomyopathy。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/NCT06243653

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数据说明

疾病:心力衰竭、微血管性心绞痛、非缺血性心肌病。心力衰竭是一种临床综合征,其特征是由于心室充盈或射血功能受损或两者兼有而导致呼吸困难或活动受限。当左心室射血分数(LVEF)为40%或以下,并伴有进行性左心室扩张和不良心脏重构时,即为射血分数降低的心力衰竭(HFrEF)。其中,相当一部分患者为非缺血性病因。4 冠状动脉微血管功能障碍(CMD)以冠状动脉血流储备(CFR)受损为定义,常见于非缺血性病因所致的心肌病患者,且已知其与不良预后相关,且独立于左心室功能异常的程度。然而,与仅测量CFR的无创方法(多普勒超声心动图、正电子发射断层扫描或心脏磁共振成像[MRI])相比,通过侵入性生理学评估同时使用CFR和微循环阻力指数(IMR)可以更特异地评估CMD的存在。

考虑到CMD定义为CFR降低伴IMR升高,反映了心肌血流受损和微血管损伤,它可能是非缺血性病因HFrEF患者不可逆心肌损伤的一个预测因子。然而,关于指南指导的药物治疗(GDMT)后非缺血性病因导致的HFrEF患者左室功能改善与CMD之间关联的数据有限。因此,研究者旨在评估非缺血性病因导致的HFrEF患者中CMD的发生率及其对GDMT后左心室功能改善的预后意义。

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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