踝臂指数、腓肠肌线粒体呼吸测量与步行性能在外周动脉疾病患者及非患者中的研究数据集

该数据集包含外周动脉疾病患者与非患者的临床表格数据,具体涉及踝臂指数、腓肠肌线粒体呼吸测量结果和6分钟步行距离等指标,主要用于研究外周动脉疾病中线粒体功能异常与步行性能之间的关联,为疾病机制探索和临床干预提供实证依据。

DataONE
2025-07-11 更新
浏览 32
WalkingRespirationMitochondriaDisabilitiesVascular medicine
The ankle-brachial index, gastrocnemius mitochondrial respirometry, and walking performance in people with and without peripheral artery disease

基本信息

大小
0.00000919 GB
创建/更新时间
2025-07-11

资源简介

踝臂指数、腓肠肌线粒体呼吸测量与步行性能在外周动脉疾病患者及非患者中的研究数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《The ankle–brachial index, gastrocnemius mitochondrial respirometry, and walking performance in people with and without peripheral artery disease》。

【数据内容】

源站原始描述:Background: Mitochondrial abnormalities exist in lower-extremity peripheral artery disease (PAD), yet the association of the ankle–brachial index (ABI) with mitochondrial respiration in gastrocnemius muscle is unknown. The association of gastrocnemius mitochondrial respiration with 6-minute walk distance in PAD is unknown. This objective of this study was to describe associations of the ABI with mitochondrial respiratory function in gastrocnemius muscle biopsies and associations of gastrocnemi…

【主题与分类】

主题标签:Walking、Respiration、Mitochondria、Disabilities、Vascular medicine。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:72c36bdbe976c96da9482f085c687bc1f19a0cabc27b1f9c4fa82e2d922309d8

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256:72c36bdbe976c96da9482f085c687bc1f19a0cabc27b1f9c4fa82e2d922309d8

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    • 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

该数据集是一项关于外周动脉疾病(PAD)患者与非患者对比研究的临床数据集合,主要包含踝臂指数(ABI)、腓肠肌线粒体呼吸功能测量结果以及6分钟步行距离等指标。数据来源于2018年至2021年间在芝加哥地区招募的参与者,包括30名PAD患者和68名非患者,通过高分辨率呼吸测量技术对腓肠肌活检样本的线粒体功能进行分析。该数据集旨在探索ABI与腓肠肌线粒体呼吸功能之间的关联,以及线粒体功能与步行性能的关系,为外周动脉疾病的病理机制研究和临床评估提供数据支持。

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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