多方法比较二尖瓣反流量化的心脏磁共振成像数据集

该数据集包含35名二尖瓣反流患者的心脏磁共振成像(CMR)影像数据,通过多中心前瞻性队列研究收集,旨在比较四种不同CMR方法在量化二尖瓣反流严重程度方面的一致性和可重复性,主要应用于心脏病学领域的疾病评估、治疗策略指导以及医学影像量化技术的比较研究。

DataONE
2021-02-11 更新
浏览 28
MedicineHealth and Life Sciences
Multimethod Comparison Dataset of Mitral Regurgitation Quantification by Cardiac Magnetic Resonance Imaging

基本信息

大小
0.000003414 GB
创建/更新时间
2021-02-11

资源简介

多方法比较二尖瓣反流量化的心脏磁共振成像数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Multimethod Comparison Dataset of Mitral Regurgitation Quantification by Cardiac Magnetic Resonance Imaging》。

【数据内容】

源站原始描述:Mitral regurgitation is the second most common form of valvular heart disease.1 The strategy of management in patients with MR is largely guided by the severity of disease. Thus, accurately quantifying the severity of mitral regurgitation and differentiating between non-severe and severe mitral regurgitation is critical in the evaluation of patients with mitral regurgitation. This dataset relates to a multi-centre prospective cohort study of 35 patients with a diagnosis of mitral regurgitation,…

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、4D flow CMR, haemodynamics, flow quantification, reproducibility analysis, mitral regurgitation。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:502b6a2ba469f172f7e93e72ba6fbb7a3125e8ef5d806ddae4ba7dc547463439

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256:502b6a2ba469f172f7e93e72ba6fbb7a3125e8ef5d806ddae4ba7dc547463439

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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

该数据集是一个多中心前瞻性队列研究数据集,旨在评估和比较四种不同的心脏磁共振成像(CMR)方法在量化二尖瓣反流(MR)严重程度方面的准确性和可重复性。数据集包含35名经超声心动图确诊的二尖瓣反流患者的CMR影像数据,涵盖原发性(退行性瓣膜病)和继发性(原发性心肌病)病因,以及二尖瓣修复或置换术后患者。数据来源于多中心临床研究,主要应用于心脏病学领域,特别是用于指导二尖瓣反流的管理策略、评估疾病严重程度,并支持医学影像量化方法的比较与验证研究。

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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