糖尿病患者合并肾病中的睡眠呼吸暂停、冠状动脉粥样硬化与心力衰竭
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为糖尿病患者合并肾病背景下的睡眠呼吸暂停、冠状动脉粥样硬化与心力衰竭

基本信息
资源简介
糖尿病患者合并肾病中的睡眠呼吸暂停、冠状动脉粥样硬化与心力衰竭
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为糖尿病患者合并肾病背景下的睡眠呼吸暂停、冠状动脉粥样硬化与心力衰竭。覆盖的疾病与状态包括睡眠呼吸暂停、2型糖尿病肾病、冠状动脉粥样硬化、心功能不全、动脉僵硬度、肾脏疾病及血管疾病。数据可用于研究糖尿病及糖尿病肾病患者中心血管疾病(如冠状动脉钙化与心力衰竭)的发生,以及睡眠呼吸暂停作为独立心血管风险因素的早期识别与诊断问题(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:睡眠呼吸暂停、2型糖尿病肾病、冠状动脉粥样硬化、心功能不全、动脉僵硬度、肾脏疾病、血管疾病。背景:糖尿病,尤其是糖尿病肾病,与心血管疾病的发生相关,例如冠状动脉钙化和心力衰竭。睡眠呼吸暂停在糖尿病及糖尿病肾病患者中很常见,而睡眠呼吸暂停本身是心血管疾病发生的一个独立危险因素。尽管如此,睡眠呼吸暂停在糖尿病患者中诊断不足,因为睡眠呼吸暂停的严重程度与实际缺氧症状之间存在差异,使诊断变得困难。因此,许多糖尿病患者同时患有未确诊的睡眠呼吸暂停与心血管疾病。因此,在高危糖尿病患者中早期发现睡眠呼吸暂停可能被认为
【主题与分类】
主题标签:Sleep Apnea、Diabetic Nephropathy Type 2、Coronary Atheroscleroses、Heart Insufficiency、Arterial Stiffness、Kidney Diseases、Vascular Diseases。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/NCT04549324
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/NCT04549324
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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病:睡眠呼吸暂停、2型糖尿病肾病、冠状动脉粥样硬化、心功能不全、动脉僵硬、肾脏疾病、血管疾病。背景:糖尿病,尤其是糖尿病肾病,与心血管疾病的发展相关,如冠状动脉钙化和心力衰竭。睡眠呼吸暂停在糖尿病患者和糖尿病肾病患者中很常见,而睡眠呼吸暂停本身是心血管疾病发展的独立危险因素。然而,由于睡眠呼吸暂停严重程度与实际缺氧症状之间存在差异,使得诊断困难,因此睡眠呼吸暂停在糖尿病患者中诊断不足。因此,许多糖尿病患者伴有未确诊的睡眠呼吸暂停及心血管疾病。因此,在高风险糖尿病患者中早期发现睡眠呼吸暂停可能被视为在心血管并发症发生前至关重要。为此,对高风险糖尿病患者进行睡眠呼吸暂停筛查可能改善心血管疾病的早期诊断。
目的:本研究旨在探讨糖尿病肾病患者中阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)与冠状动脉钙化及心力衰竭之间的关联。研究的基本假设是,合并OSA的糖尿病肾病患者相较于无OSA的患者,其冠状动脉钙化和心力衰竭的患病率更高、病情更严重。方法:研究将纳入在Steno糖尿病中心(奥胡斯)或奥胡斯大学医院肾脏内科预定接受检查的成年糖尿病患者。首先,所有纳入的患者均使用SomnoTouch®和ApneaLink®设备进行睡眠呼吸暂停筛查。根据睡眠呼吸暂停的判定结果,将40例中重度睡眠呼吸暂停患者与40例无睡眠呼吸暂停患者进行比较。两组患者均通过CT扫描检查冠状动脉钙化情况,同时通过超声(超声心动图)检查心脏功能。主动脉僵硬度通过桡动脉张力测定法进行测量。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




