主动脉瓣狭窄合并二尖瓣反流患者的手术决策研究数据集

数据集获取

源站：https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC101103/

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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

该数据集来源于一项临床研究，旨在探讨主动脉瓣狭窄合并二尖瓣反流患者的手术治疗策略。研究纳入了60例连续患者，根据是否合并冠状动脉疾病分为两组：36例无冠状动脉疾病（第一组），24例需行冠状动脉旁路移植术（第二组）。数据集包含患者术前、术后1周及随访期间（平均2.5个月）的超声心动图检查结果，重点记录了左心室射血分数和二尖瓣反流程度的变化。研究通过对比单纯主动脉瓣置换术与主动脉瓣置换联合冠状动脉旁路移植术对二尖瓣反流的影响，为临床决策提供依据。主要研究方向为心脏瓣膜疾病的外科治疗策略优化，特别是多瓣膜病变和合并冠心病时的个体化手术方案选择。

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。