基本信息

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创建/更新时间

2026-10-17

资源简介

TAVR术后感染性心内膜炎数据集

该数据集英文名为 Infective Endocarditis After TAVR，来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦主动脉瓣感染性心内膜炎。其核心背景是瑞典自2008年开始开展经导管主动脉瓣植入/置换（TAVR/TAVI）手术以来，所有相关手术均被纳入一个国家数据库，目前该数据库已收录4500余例手术记录。与此同时，瑞典所有住院入院信息也以诊断形式记录在另一个独立数据库中。该数据集旨在对瑞典全国范围内所有在植入术后被诊断为感染性心内膜炎的TAVR/TAVI患者进行完整随访，并额外从国家心内膜炎数据库收集病例的详细信息。本站将其归类于感染 / 心内膜炎方向，主题标签为 Infective Endocarditis of Aortic Valve。

【数据集背景】

经导管主动脉瓣植入/置换（TAVR/TAVI）是主动脉瓣疾病的重要治疗方式。瑞典自2008年起开展此类手术，并将所有手术操作持续纳入一个国家数据库，形成覆盖全国的手术登记体系。随着手术量积累，术后感染性心内膜炎作为一种需要关注的术后感染并发症，成为随访研究的目标。该数据集即围绕主动脉瓣感染性心内膜炎这一主题，依托上述全国性登记基础而建立，用于系统识别和追踪TAVR/TAVI术后发生感染性心内膜炎的患者。

【数据内容】

该数据集关注的核心内容是瑞典全国范围内接受TAVR/TAVI手术后被诊断为感染性心内膜炎的病例。其数据基础包括两部分：一是国家TAVR/TAVI手术数据库，已收录4500余例手术；二是记录所有住院入院及诊断信息的独立数据库。此外，数据集还计划从国家心内膜炎数据库收集病例的详细信息，以补充病例层面的细节。主题标签明确指向主动脉瓣感染性心内膜炎。除上述范围性描述外，源站未提供具体的变量字段、病例数量、时间跨度或统计指标。

【采集与来源】

数据来源为 clinicaltrials.gov 所描述的研究登记信息。采集机制依托瑞典既有的全国性数据库体系：TAVR/TAVI手术自2008年起全部录入国家手术数据库；住院入院诊断记录于另一独立数据库；感染性心内膜炎病例的详细信息则来自国家心内膜炎数据库。研究设计为全国范围的完整随访，覆盖所有在植入术后获得感染性心内膜炎诊断的TAVR/TAVI患者。源站未提供具体的采集流程、数据更新频率或数据链接方式。

【适用场景】

该数据集适用于与TAVR/TAVI术后感染性心内膜炎相关的研究与监测场景，例如术后感染并发症的全国性随访、病例识别与登记研究，以及结合手术登记与住院诊断数据开展的流行病学描述。由于涉及感染 / 心内膜炎分类，也可用于感染性心内膜炎相关主题的资料整合。源站未提供具体的应用案例或分析结论。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方式、访问途径、数据结构说明或分析操作指南。

【质量与限制】

该数据集依托全国性数据库，具有覆盖瑞典全部TAVR/TAVI手术及住院诊断记录的特点，并计划通过国家心内膜炎数据库补充病例细节。其潜在限制在于数据依赖既有登记系统的记录完整性，且源站未提供样本量、缺失情况、诊断标准或验证结果等质量信息。源站未提供其他质量与限制说明。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT03768180

访问原始数据

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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03768180

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- 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

条件：主动脉瓣感染性心内膜炎。自2008年瑞典开始实施经导管主动脉瓣植入/置换术（TAVR/TAVI）以来，所有手术均已录入一个国家数据库，该数据库目前包含4500余例手术。与此同时，所有入院记录及其诊断也记录在另一个独立数据库中。我们计划对瑞典所有TAVR/TAVI术后被诊断为感染性心内膜炎的患者进行全国范围的完整随访。此外，还将从国家心内膜炎数据库中收集数据，以获取病例的详细信息。

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