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

采用Easy Change系统生物人工心脏瓣膜研究

该数据集英文名为 The Study of Biological Prosthetic Heart Valves With the "Easy Change" System，来源于 clinicaltrials.gov，在本站归类于循环系统疾病 / 心力衰竭方向，主题标签为心脏瓣膜疾病。数据集围绕心脏瓣膜疾病患者植入采用“Easy Change”系统的新型生物心脏瓣膜后的各项评估展开，涵盖假体的基本血流动力学特征、瓣膜植入相关并发症、总体死亡率、新型生物瓣膜置换术后的抗血栓治疗，以及经食管超声对主动脉应变、左心室应变和植入生物假体三维重建的评估；同时涉及以 SF36 问卷评价患者生活质量、以六分钟步行试验和血浆 BNP 水平评估术后心力衰竭情况。整体而言，该数据集为心脏瓣膜疾病生物瓣膜置换领域的临床研究资料，可用于了解该新型瓣膜系统在植入后血流动力学、并发症、抗栓管理、影像学评估及患者功能与生活质量等多维度的研究设计框架。

【数据集背景】

该数据集聚焦心脏瓣膜疾病这一循环系统疾病范畴。所涉及的研究对象为接受采用“Easy Change”系统的新型生物心脏瓣膜植入的患者。研究背景围绕新型生物瓣膜假体在临床中的应用评估展开，既关注假体本身的基本血流动力学特征，也关注瓣膜植入相关的并发症与总体死亡率，并进一步延伸到术后抗血栓治疗策略、影像学评估以及患者生活质量与术后心力衰竭状况的随访评价。本站将其归入循环系统疾病 / 心力衰竭分类，主题标签为心脏瓣膜疾病。

【数据内容】

数据集所涵盖的内容与源站描述的研究评估项目相对应，包括：新型生物心脏瓣膜假体的基本血流动力学特征评估；与瓣膜植入相关的并发症；总体死亡率；新型生物瓣膜假体置换术后的抗血栓治疗；使用经食管超声对主动脉应变、左心室应变以及植入生物假体的三维重建进行评估；使用 SF36 问卷评估患者的生活质量；以及通过六分钟步行试验和血浆 BNP 水平评估术后心力衰竭。上述内容构成该数据集在心脏瓣膜疾病生物瓣膜研究方面的主要信息范围。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中列出的研究条件为心脏瓣膜疾病。关于数据采集的具体时间范围、采集机构、样本量、随访周期以及数据采集流程的细节，源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集适用于与心脏瓣膜疾病患者植入新型生物心脏瓣膜相关的临床研究场景，例如围绕假体血流动力学特征、瓣膜植入并发症与总体死亡率的研究，术后抗血栓治疗的研究，经食管超声在主动脉应变、左心室应变及生物假体三维重建方面的应用研究，以及采用 SF36 问卷、六分钟步行试验和血浆 BNP 水平开展的生活质量与术后心力衰竭评估研究。关于更具体的适用场景界定，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、数据结构说明、字段定义、统计分析方法或使用许可条件等均未在现有信息中说明。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、完整性、准确性或验证情况的信息，也未提供该数据集在样本代表性、随访完整性等方面的限制说明。现有信息仅能反映源站描述所涉及的研究评估范围，其他质量与限制相关内容源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT04442100

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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/NCT04442100

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

条件：心脏瓣膜疾病。研究采用“易更换”系统的新型生物心脏瓣膜，包括评估假体的基本血流动力学特征、与瓣膜植入相关的并发症以及总体死亡率。研究新型生物瓣膜假体植入后的抗血栓治疗。采用经食道超声评估主动脉应变、左心室应变及植入生物假体的三维重建。使用SF36问卷评估患者的生活质量。术后心力衰竭通过六分钟步行试验和血浆BNP水平进行评估。

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