二尖瓣修复术可修复性与二尖瓣反流复发预测的机器学习模型数据集
该数据集包含1000名接受二尖瓣修复术患者的临床表格和超声心动图数据，涵盖术后一个月及三年的随访信息，主要用于构建机器学习模型以预测二尖瓣修复术的可修复性、早期失败风险以及二尖瓣反流复发情况，为心脏外科手术的预后评估和患者筛选提供数据支持。
基本信息
资源简介
二尖瓣修复术可修复性与二尖瓣反流复发预测的机器学习模型数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Machine Learning Prediction Models for Mitral Valve Repairability and Mitral Regurgitation Recurrence in Patients Undergoing Surgical Mitral Valve Repair》。源站首次发布：2022-01-19。
【数据内容】
源站原始描述：This record contains raw data related to the article "Machine Learning Prediction Models for Mitral Valve Repairability and Mitral Regurgitation Recurrence in Patients Undergoing Surgical Mitral Valve Repair" Abstract: Background: Mitral valve regurgitation (MR) is the most common valvular heart disease and current variables associated with MR recurrence are still controversial. We aim to develop a machine learning-based prognostic model to predict causes of mitral valve (MV) repair failure and…
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.5281/zenodo.5877931。
【主题与分类】
主题标签：mitral valve prolapse、machine learning。
【获取与许可】
源站页面：https://zenodo.org/records/5877931
【使用注意】
· 源站最后修改于 2022-01-31，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Zenodo 公开直链）
源站：https://zenodo.org/record/5877930
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数据说明
该数据集来源于一项研究二尖瓣修复术后患者二尖瓣反流复发预测的医学研究，包含2008年至2018年间接受二尖瓣修复术的1000名患者的临床和超声心动图数据。数据分为两个子集：DS1包含817名患者术后一个月的随访数据，DS2包含295名患者术后三年的随访数据。数据集主要用于构建机器学习预测模型，评估二尖瓣修复术的早期失败风险以及术后三年内中度或重度二尖瓣反流的复发情况，旨在辅助临床决策和患者筛选。
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