机器学习预测二尖瓣修复可行性与二尖瓣反流复发的数据集
该数据集包含1000名接受二尖瓣修复手术患者的临床数据和超声心动图数据，数据模态涉及结构化临床表格和医学影像参数，主要用于开发机器学习模型以预测手术失败风险及二尖瓣反流复发情况，研究方向包括心脏外科预后评估和临床决策支持。
基本信息
资源简介
机器学习预测二尖瓣修复可行性与二尖瓣反流复发的数据集
【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
（注册/登录后按页面指引下载）
数据说明
该数据集来源于一项研究，旨在开发基于机器学习的预后模型，用于预测二尖瓣修复手术的失败原因及二尖瓣反流复发情况。数据集包含了2008年至2018年间接受二尖瓣修复手术的1000名患者的临床数据和超声心动图数据，患者随访时间长达三年。数据被随机分为训练集和验证集，用于评估术中或早期修复失败以及三年内中重度二尖瓣反流复发的预测性能。研究结果表明，机器学习算法在预测修复预后方面具有潜力，可辅助临床决策和患者选择。
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