不同诊断方式在红旗患者中检测心脏淀粉样变性的验证

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦心脏淀粉样变性(Cardiac Amyloidosis)这一进行性浸润性疾病,其可导致限制型心肌病,主要亚型包括免疫球蛋白轻链型(AL-CA)和转甲状腺素蛋白型(ATTR-CA),后者又分为野生型与变异型

Assiut UniversityAssiut University
clinicaltrials
浏览 5
医学影像分类Cardiac Amyloidosis
Validation of Different Diagnostic Modalities in the Detection of Cardiac Amyloidosis Among Patients With "Red Flags"

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

不同诊断方式在红旗患者中检测心脏淀粉样变性的验证

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦心脏淀粉样变性(Cardiac Amyloidosis)这一进行性浸润性疾病,其可导致限制型心肌病,主要亚型包括免疫球蛋白轻链型(AL-CA)和转甲状腺素蛋白型(ATTR-CA),后者又分为野生型与变异型。数据集针对具有“红旗”表现的患者,验证不同诊断方式的检测效果,可用于心脏淀粉样变性的诊断方法评估与相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Cardiac Amyloidosis. 心脏淀粉样变性(CA)是一种可由遗传性形式中的罕见遗传变异引起,或由获得性状况导致的疾病。它是由淀粉样纤维在心脏层面沉积引起的一种严重且进行性的浸润性疾病。心脏淀粉样变性导致限制型心肌病,这是由蛋白质在心肌细胞外沉积引起的。这些蛋白质具有不稳定的结构,导致它们错误折叠、聚集并沉积为淀粉样纤维。根据浸润蛋白的性质,心脏淀粉样变性有两个主要亚型:免疫球蛋白轻链心脏淀粉样变性(AL-CA)和转甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性(ATTR-CA),后者根据转甲状腺素蛋白基因是否存在突变进一步细分为野生型(ATTRwt-CA)和变异型

【主题与分类】

主题标签: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/NCT06175858

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    • 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

疾病:心脏淀粉样变性。心脏淀粉样变性(CA)是一种可由遗传性形式中的罕见基因变异或获得性条件引起的疾病。它是一种严重且进行性的浸润性疾病,由淀粉样纤维在心脏层面的沉积所致。心脏淀粉样变性导致限制型心肌病,这是由心肌细胞外蛋白质沉积引起的。这些蛋白质结构不稳定,导致其错误折叠、聚集并沉积为淀粉样纤维。根据浸润蛋白质的性质,心脏淀粉样变性有两种主要亚型:免疫球蛋白轻链心脏淀粉样变性(AL-CA)和转甲状腺素蛋白心脏淀粉样变性(ATTR-CA),后者又根据转甲状腺素蛋白基因是否存在突变进一步分为野生型(ATTRwt-CA)和变异型(ATTRv-CA)。

尽管心脏淀粉样变性是最严重的胎儿疾病之一,也是射血分数保留型心力衰竭(HFpEF)的重要病因,但其诊断率仍显著偏低,这可能归因于其表现多样以及对该疾病本质认识不足。识别提示淀粉样变性的“警示信号”可提高临床合理怀疑指数,从而实现CA的早期诊断。CA的诊断:CA的诊断与分型需要高度的临床怀疑指数以及对提示CA的临床线索的认识。这涵盖心电图、超声心动图、斑点追踪、实验室检查、骨扫描闪烁显像和心脏MRI。心电图:尽管即使在CA晚期心电图也可能正常,但它可为淀粉样物质浸润提供线索,并结合影像学发现进一步支持诊断。典型表现为超声心动图显示左心室肥厚的患者出现正常或低QRS电压(胸前导联<1 mV,肢体导联<0.5 mV)。这在AL-CA中更为常见(45%),而在ATTR-中较少见。

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。

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