颅内动脉粥样硬化斑块特征与脑小血管病总负担的关联性研究：基于分支动脉粥样硬化疾病的回顾性研究
该数据集包含分支动脉粥样硬化疾病患者的颅内动脉粥样硬化斑块高分辨率磁共振影像特征、脑小血管病影像标志物（如白质高信号、脑微出血）及总负担评分等多模态临床影像数据，主要用于研究斑块特征与脑小血管病负担之间的关联，以揭示颅内动脉粥样硬化影响脑小血管病变进展的机制，并为临床风险分层和疾病预测提供影像学依据。
基本信息
资源简介
该数据集是一项针对分支动脉粥样硬化疾病（BAD）患者的回顾性研究，旨在探究大脑中动脉粥样硬化斑块特征与脑小血管病（CSVD）影像标志物以及总CSVD负担之间的关联。数据集包含通过高分辨率磁共振成像（HR-MRI）量化的斑块参数（如分布、管腔狭窄、重塑模式等）以及常规MRI评估的CSVD影像标志物（如白质高信号、脑微出血、腔隙性梗死）和总CSVD负担评分。研究采用多变量逻辑回归分析和ROC曲线评估斑块特征对CSVD负担的预测价值。该数据集主要应用于脑血管疾病研究领域，特别是用于探索颅内动脉粥样硬化与脑小血管病变的病理机制、临床风险分层以及影像学生物标志物的开发。
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数据说明
该数据集是一项针对分支动脉粥样硬化疾病（BAD）患者的回顾性研究，旨在探究大脑中动脉粥样硬化斑块特征与脑小血管病（CSVD）影像标志物以及总CSVD负担之间的关联。数据集包含通过高分辨率磁共振成像（HR-MRI）量化的斑块参数（如分布、管腔狭窄、重塑模式等）以及常规MRI评估的CSVD影像标志物（如白质高信号、脑微出血、腔隙性梗死）和总CSVD负担评分。研究采用多变量逻辑回归分析和ROC曲线评估斑块特征对CSVD负担的预测价值。该数据集主要应用于脑血管疾病研究领域，特别是用于探索颅内动脉粥样硬化与脑小血管病变的病理机制、临床风险分层以及影像学生物标志物的开发。
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