主动脉瓣狭窄患者远程监测

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07690748

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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

条件：主动脉瓣狭窄。Remote-AS旨在建立一个主动脉瓣狭窄患者的远程数字监测队列，并利用这些数据建立数字孪生干预，以个性化风险和获益，并优化外科或经导管主动脉瓣置换（AVR）转诊时机。我们的数字解决方案还将寻求为有AVR指征但选择不接受手术的患者建模最佳照护方案，支持患者自主选择的观察策略以管理心力衰竭症状，促进患者教育和自我照护。

研究目标如下：* 建立大规模跨学科研究项目，推动显著改善主动脉瓣狭窄（AS）患者的医疗照护和/或卫生系统效能 * 为无症状重度AS建立以患者为中心的管理策略新模式，以指导瓣膜干预的最佳时机 * 对于有AVR指征但选择不接受手术的患者，支持患者选择的观察策略来管理心力衰竭症状 * 开发具有人工智能（AI）预测能力的数字孪生，用于指导无症状重度AS患者AVR的最佳时机 参与者将为无症状中度至重度原生AS患者（n=160）（基于指南推荐的诊断和照护，峰值主动脉流速>3.5m/sec）。

参与者将接受：可穿戴设备：通过可穿戴设备（“智能手表”）收集生理数据（如血压、心率、心律）和行为数据（身体活动），并通过全面的远程心脏健康监测与自动反馈传递系统应用程序SMART进行收集。患者报告结局指标：KCCQ-CSS；EQ-5D-5L指数评分；“多伦多主动脉瓣狭窄”生活质量问卷。高级心血管成像：心血管磁共振（CMR）成像；31磷磁共振

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。