剪切波弹性成像测量阴茎海绵体硬度与勃起功能障碍患者阴茎硬度评分的相关性研究数据集

该数据集包含92名勃起功能障碍患者的临床与影像学数据,数据模态包括临床表格(IIEF-5问卷)、超声影像(剪切波弹性成像和彩色多普勒超声)及定量弹性测量值,主要用于研究阴茎海绵体硬度与患者主观硬度评分的相关性,并评估剪切波弹性成像技术在客观诊断勃起功能障碍及其血管亚型中的应用潜力。

DataONE
2020-01-07 更新
浏览 19
MedicineHealth and Life Sciences
Stiffness of the Central Corpus Cavernosum on Shear-Wave Elastography Is Inversely Correlated with the Penile Rigidity Score in Patients with Erectile Dysfunction

基本信息

大小
0.000003731 GB
创建/更新时间
2020-01-07

资源简介

剪切波弹性成像测量阴茎海绵体硬度与勃起功能障碍患者阴茎硬度评分的相关性研究数据集

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Stiffness of the Central Corpus Cavernosum on Shear-Wave Elastography Is Inversely Correlated with the Penile Rigidity Score in Patients with Erectile Dysfunction》。

【数据内容】

源站原始描述:Purpose: To perform real-time quantitative measurements of penile rigidity for patients with erectile dysfunction (ED) using shear-wave elastography (SWE). Materials and Methods: A total of 92 patients with clinically diagnosed ED filled out an abridged five-item version of the International Index of Erectile Function (IIEF-5) questionnaire and underwent SWE as well as penile color Doppler ultrasound (CDUS) after intracavernosal injection for penile erection. Elasticity measurements were repeate…

【主题与分类】

主题标签:Elastography; Erectile dysfunction; Penis; Ultrasonography、Medicine, Health and Life Sciences。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:71619fb388e310da49b881754eb42ce8691292cf33822e9e8ddd3964a1db2eed

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256:71619fb388e310da49b881754eb42ce8691292cf33822e9e8ddd3964a1db2eed

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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

该数据集来源于一项针对勃起功能障碍(ED)患者的医学研究,旨在通过剪切波弹性成像(SWE)技术对阴茎硬度进行实时定量测量。数据集包含92名临床诊断为ED患者的临床数据,包括患者填写国际勃起功能指数问卷(IIEF-5)的结果,以及在阴茎勃起期通过SWE和彩色多普勒超声(CDUS)测量的阴茎海绵体(中央和周边)及龟头的弹性数据。研究分析了阴茎弹性与硬度评分、IIEF-5评分之间的相关性,并比较了血管性ED与非血管性ED患者的弹性差异,探讨SWE在评估阴茎勃起硬度和ED血管亚型中的客观应用价值。

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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