严重二尖瓣狭窄患者左心耳血栓对抗凝治疗的反应者与非反应者数据集

该数据集包含88名严重二尖瓣狭窄患者的临床数据,主要模态包括心脏CT影像、经食管超声心动图(TEE)检查结果以及抗凝治疗随访记录。数据详细记录了患者左心耳的不同形态类型及其血栓在抗凝治疗后的溶解情况,旨在研究左心耳解剖结构与抗凝疗效之间的关系,为心血管疾病中血栓治疗策略的优化和个体化医疗提供重要的临床研究依据。

Tariq AsharfTariq Asharf
Mendeley Data
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左心耳血栓治疗响应二尖瓣狭窄抗凝疗效
Left Atrial Appendage Thrombus with Severe Mitral Stenosis: Responders and Non-Responders to Anticoagulation

基本信息

大小
0.000017534 GB
创建/更新时间
2026-09-21
版本
v1

资源简介

严重二尖瓣狭窄患者左心耳血栓对抗凝治疗的反应者与非反应者数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Left atrial appendage thrombus with severe mitral stenosis, responders, and non-responders with anticoagulation》。源站首次发布:2023-02-08。

【数据内容】

源站原始描述:The current study aimed to determine the resolution of LAA thrombus on TEE after three months of optimal anticoagulation among patients with different types of LAA at baseline cardiac CT of patients with severe MS. A total of 88 patients were included, with mean age of 37.95 ± 12.08 years. Repeat TEE showed thrombus resolution in only 27.3% patients. The rate of resolution of thrombus was in 8/12 (66.7%), 4/28 (14.3%), 8/36 (22.2%), and 4/12 (33.3%) for patients with cactus, cauliflower, chicken…

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 17.53 KB。数据集 DOI:10.17632/3n8smfk4pm.1。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/3n8smfk4pm

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/3n8smfk4pm

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    • 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

该数据集旨在研究严重二尖瓣狭窄(MS)患者中,左心耳(LAA)血栓在基线心脏CT检查后,经过三个月最佳抗凝治疗后的溶解情况。研究共纳入88名平均年龄为37.95±12.08岁的患者。通过经食管超声心动图(TEE)复查发现,仅有27.3%的患者血栓完全溶解。数据根据左心耳的形态学类型(如仙人掌型、菜花型、鸡翅型、风向袋型)详细记录了不同形态下血栓的溶解率,为评估抗凝治疗效果与左心耳解剖结构的关系提供了临床数据。该数据集主要应用于心血管疾病研究、抗凝治疗疗效评估以及左心耳形态与血栓转归的关联性分析。

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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