多方法比较二尖瓣反流量化的心脏磁共振成像数据集

数据集获取

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

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。