血清同型半胱氨酸水平与健康人群脑小血管病关系数据集

该数据集包含1578名健康检查参与者的临床测量数据与脑部影像数据,主要模态包括血清生物标志物(如同型半胱氨酸浓度)和神经影像学评估结果(如脑白质高信号、脑微出血等),旨在研究血清同型半胱氨酸水平与脑小血管病影像标志物之间的关联,为脑血管疾病的早期生物标志物探索和风险预测提供数据支持。

DataONE
2020-06-24 更新
浏览 34
HolocenehomocysteinelacuneSmall vessel diseaseleukoaraiosiscerebral microbleedsendothelial dysfunction
Serum Homocysteine Level and Cerebral Small Vessel Disease in a Healthy Population Dataset

基本信息

大小
0.000004337 GB
创建/更新时间
2020-06-24

资源简介

血清同型半胱氨酸水平与健康人群脑小血管病关系数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Serum homocysteine level is related to cerebral small vessel disease in a healthy population》。

【数据内容】

源站原始描述:Objective: To evaluate the relationship between serum total homocysteine (tHcy) levels and cerebral small vessel disease (cSVD) in a healthy population. Methods: We included consecutive participants who visited our department for health check-ups between 2006 and 2013. We rated white matter hyperintensity (WMH) volumes using both the Fazekas score and semi-automated quantitative methods. We also evaluated lacunes, cerebral microbleeds (CMBs), and enlarged perivascular spaces (EPVSs) which are in…

【主题与分类】

主题标签:Holocene、homocysteine、lacune、Small vessel disease、leukoaraiosis、cerebral microbleeds、endothelial dysfunction。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:e0de99e6b89f63f2719d405e6a5c369e2260b68ef9d895d1ad48ca6e64a451a4

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256:e0de99e6b89f63f2719d405e6a5c369e2260b68ef9d895d1ad48ca6e64a451a4

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    • 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

该数据集旨在研究健康人群中血清总同型半胱氨酸(tHcy)水平与脑小血管病(cSVD)影像学标志物之间的关系。数据集包含2006年至2013年间连续接受健康检查的1,578名参与者(平均年龄55±8岁,男性占57%)的临床与影像数据。数据内容包括:血清tHcy浓度测量值、脑白质高信号(WMH)体积(采用Fazekas评分和半自动定量方法评估)、腔隙性梗死、脑微出血(CMBs)以及扩大的血管周围间隙(EPVSs)等cSVD影像学标记。通过多变量分析,验证了tHcy与WMH体积、CMBs存在等cSVD参数的独立关联。该数据集适用于脑血管病风险因素、生物标志物与神经影像关联性研究,以及脑小血管病的早期预测与机制探索。

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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