用于个性化心脏病预测的多模态数字孪生
该数据集包含电子健康记录、心电图时间序列信号和心脏核磁共振等多模态医疗数据，通过构建个性化心脏数字孪生框架，用于心脏疾病风险预测、进展估计和临床决策支持研究，主要应用于心血管领域的AI辅助诊断和个性化治疗规划。
基本信息
资源简介
该数据集是一个名为CardioTwin的多模态医疗AI系统，旨在通过构建个性化心脏数字孪生来预测心脏疾病的进展。它整合了电子健康记录（EHR）、心电图（ECG）时间序列信号和心脏核磁共振（MRI）数据，利用名为Cardiac-FM的多模态基础模型，学习临床、电生理和结构模态之间的共享表征。该系统结合机器学习、深度学习和规则引导评分机制，生成可解释的输出，包括心脏风险预测、疾病进展估计、各模态贡献分析和疾病阶段评估。基于Python、PyTorch、FastAPI和React构建，CardioTwin通过数字孪生仪表板提供面向医生的可视化、假设模拟和个性化临床决策支持，主要用于心血管风险监测和疾病管理研究。
下载信息
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暂未开放公开下载
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.20678326
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数据说明
该数据集是一个名为CardioTwin的多模态医疗AI系统，旨在通过构建个性化心脏数字孪生来预测心脏疾病的进展。它整合了电子健康记录（EHR）、心电图（ECG）时间序列信号和心脏核磁共振（MRI）数据，利用名为Cardiac-FM的多模态基础模型，学习临床、电生理和结构模态之间的共享表征。该系统结合机器学习、深度学习和规则引导评分机制，生成可解释的输出，包括心脏风险预测、疾病进展估计、各模态贡献分析和疾病阶段评估。基于Python、PyTorch、FastAPI和React构建，CardioTwin通过数字孪生仪表板提供面向医生的可视化、假设模拟和个性化临床决策支持，主要用于心血管风险监测和疾病管理研究。
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