美国基准临床研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病/心力衰竭领域,聚焦 HFpEF、HFmrEF、ATTR-CM、左心室肥厚与心脏淀粉样变等人群

eMyosound SASeMyosound SAS
clinicaltrials
浏览 10
医学影像分类HFmrEFLeft Ventricular HypertrophyCardiac Amyloidosis
US Benchmarking Clinical Study

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

美国基准临床研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病/心力衰竭领域,聚焦 HFpEF、HFmrEF、ATTR-CM、左心室肥厚与心脏淀粉样变等人群。研究为多中心、前瞻性、连续入组的横断面设计,设三个平行组且非竞争性入组,旨在借助新型超声弹性成像设备 eMyosound LYRA 推进对心肌与肝脏硬度的临床认识。由于弹性成像评估尚未纳入标准诊疗,前瞻性设计用于专门提供研究用设备;连续招募可减少选择偏倚;横断面设计无需纵向随访,便于在单次访视中完成评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HFpEF - 射血分数保留的心力衰竭、HFmrEF、ATTR-CM(转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病)、左心室肥厚、心脏淀粉样变。这是一项多中心、前瞻性、连续入组的横断面研究,设有三个平行组且非竞争性入组。该研究旨在通过使用一种新型超声弹性成像设备 eMyosound LYRA,推进对心肌和肝脏硬度的临床理解。前瞻性设计至关重要,因为这种弹性成像评估尚未成为标准诊疗的一部分,且该研究用设备是专门为此项研究提供的。将采用连续招募,通过邀请所有符合条件的患者参与,以尽量减少选择偏倚。横断面设计意味着不需要纵向随访访视,使该研究能够在单次

【主题与分类】

主题标签:HFmrEF、Left Ventricular Hypertrophy、Cardiac Amyloidosis。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/NCT07215715

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:HFpEF——射血分数保留的心力衰竭、HFmrEF、ATTR-CM(转甲状腺素蛋白淀粉样心肌病)、左心室肥厚、心脏淀粉样变性。这是一项多中心、前瞻性、连续入组的横断面研究,设有三个平行组,采用非竞争性入组。本研究旨在通过使用一种新型超声弹性成像设备eMyosound LYRA,推进对心肌和肝脏硬度的临床认识。前瞻性设计至关重要,因为这种弹性成像评估尚未成为标准诊疗的一部分,且研究用设备是专门为本研究提供的。将采用连续招募以尽量减少选择偏倚,邀请所有符合条件的患者参与。横断面设计意味着无需纵向随访访视,使本研究可作为单次访视评估而具有可行性。主要目的是测定本表“分组与干预”部分所指定的三个不同患者群体的左心室、右心室和肝脏中的剪切波速度(SWV)。

该研究还旨在确定可估算SWV的患者比例,描述各种心肌和肝脏SWV测量值的分布特征,并比较三个研究组之间的这些分布。我们还将研究SWV与一系列临床、ECG、实验室和超声心动图变量之间的统计学关联,以更好地理解这些参数与心肌僵硬度的相关性。我们方法学的一个关键部分涉及由两名独立观察者进行的重测程序,以确定SWV测量的观察者内重复性和观察者间可靠性。研究实施与程序 该研究将从三个医疗中心共招募150名可分析的参与者(每组50名)。总招募人数可能达到180名,以应对可能的脱落或无效数据。该研究仅限于每位参与者进行一次访视,估计总持续时间为2.5小时。在单次访视中,在

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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