基于TEE的反流二尖瓣几何数据集

该数据集包含43例从三维经食道超声心动图重建的患者特异性二尖瓣反流期几何形状数据,属于医学影像模态,主要用于二尖瓣反流疾病的计算流体力学模拟、瓣膜形态分析以及基于形状的降阶模型研究,为心脏瓣膜疾病的诊断与生物力学分析提供关键的结构信息。

Goubergrits, Leonid; Hose, Rodney; Czechowicz, Krzysztof; Franz, JulianaGoubergrits, Leonid; Hose, Rodney; Czechowicz, Krzysztof; Franz, Juliana
Figshare
2021-12-02 更新
浏览 30
mitral valve regurgitationregurgitant orifice areapatient-specific model3D transesophageal echocardiography
TEE-based regurgitant mitral valve geometries

基本信息

大小
0.893571496 GB
许可
CC BY 4.0
创建/更新时间
2021-12-02
版本
v1

资源简介

基于TEE的反流二尖瓣几何数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《TEE-based regurgitant mitral valve geometries》。源站首次发布:2021-12-02。

【数据内容】

源站原始描述:Dataset of 43 geometries of patient-specific mitral valves during the regurgitation phase. The geometries were generated from 3D transesophageal echocardiography (TEE) images as described in Franz, J., et al. (2021). An orifice shape-based reduced order model of patient-specific mitral valve regurgitation. Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics, 15(1), 1868-1884

【数据结构与技术规格】

文件数 43 个,合计 893.57 MB。数据集 DOI:10.6084/m9.figshare.14393600.v1。

【主题与分类】

源站学科分类:Biomedical engineering not elsewhere classified。主题标签:mitral valve regurgitation、regurgitant orifice area、patient-specific model、3D transesophageal echocardiography、Biomedical Engineering not elsewhere classified。

【适用方向】

源站学科分类标注为 Biomedical engineering not elsewhere classified。

【获取与许可】

源站页面:https://figshare.com/articles/dataset/TEE-based_regurgitant_mitral_valve_geometries/14393600

使用许可:CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。

规范引用:Franz, Juliana; Czechowicz, Krzysztof; Hose, Rodney; Goubergrits, Leonid (2021). TEE-based regurgitant mitral valve geometries. figshare. Dataset

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数据集获取(Figshare)

源站:https://figshare.com/articles/dataset/TEE-based_regurgitant_mitral_valve_geometries/14393600

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数据说明

该数据集是一个包含43例患者特异性二尖瓣在反流期几何形状的医学影像数据集。这些几何数据来源于三维经食道超声心动图(TEE)图像,并按照Franz等人(2021)在《Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics》中描述的方法重建生成。数据集主要用于二尖瓣反流疾病的研究,支持计算流体力学模拟、瓣膜形态分析以及基于形状的降阶模型开发,为心脏瓣膜疾病的诊断、治疗规划和生物力学研究提供重要的结构数据基础。

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