移植幸存者心血管储备评估 CREST 研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦造血细胞移植(HCT)幸存者的心血管储备评估,覆盖急性淋巴细胞白血病、急性髓系白血病、造血与淋巴细胞肿瘤、霍奇金淋巴瘤、骨髓增生异常综合征、非霍奇金淋巴瘤及浆细胞骨髓瘤患者

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浏览 18
医学影像回归Acute Lymphoblastic LeukemiaAcute Myeloid LeukemiaHematopoietic and Lymphoid Cell NeoplasmHodgkin LymphomaMyelodysplastic SyndromeNon-Hodgkin LymphomaPlasma Cell Myeloma
Cardiovascular Reserve Evaluation in Survivors of Transplant, CREST Study

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

移植幸存者心血管储备评估 CREST 研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦造血细胞移植(HCT)幸存者的心血管储备评估,覆盖急性淋巴细胞白血病、急性髓系白血病、造血与淋巴细胞肿瘤、霍奇金淋巴瘤、骨髓增生异常综合征、非霍奇金淋巴瘤及浆细胞骨髓瘤患者。研究以峰值氧耗量(VO2peak)为主要指标,评估移植后心血管储备能力并界定其受损决定因素。受试者在预处理治疗开始后45天内,以及移植后6个月、1年、2年接受超声心动图、心肺运动试验、肺功能测试、肌肉骨骼超声、生物电阻抗分析、身体功能测试及血样采集。数据可用于移植后心肺功能与身体成分的纵向分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:急性淋巴细胞白血病、急性髓系白血病、造血与淋巴细胞肿瘤、霍奇金淋巴瘤、骨髓增生异常综合征、非霍奇金淋巴瘤、浆细胞骨髓瘤。主要目标:I. 评估造血细胞移植(HCT)幸存者的心血管储备能力,以峰值氧耗量(VO2peak)衡量。II. 界定 HCT 幸存者 VO2peak 受损的决定因素。概述:患者在预处理治疗开始后45天内,以及移植后6个月、1年和2年,接受超声心动图以评估心脏功能和力学、心肺运动试验、肺功能测试、肌肉骨骼超声、生物电阻抗分析(测量总瘦体重和体脂百分比)、身体功能测试,并采集血样。

【主题与分类】

主题标签:Acute Lymphoblastic Leukemia、Acute Myeloid Leukemia、Hematopoietic and Lymphoid Cell Neoplasm、Hodgkin Lymphoma、Myelodysplastic Syndrome、Non-Hodgkin Lymphoma、Plasma Cell Myeloma。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04537871

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 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

疾病:急性淋巴细胞白血病、急性髓系白血病、造血与淋巴细胞肿瘤、霍奇金淋巴瘤、骨髓增生异常综合征、非霍奇金淋巴瘤、浆细胞骨髓瘤。主要目标:I. 评估造血细胞移植(HCT)幸存者的心血管储备能力,以峰值氧耗量(VO2peak)衡量。II. 确定HCT幸存者VO2peak受损的决定因素。大纲:患者在预处理治疗开始后的45天内,以及移植后6个月、1年和2年时,接受超声心动图以评估心脏功能和力学、心肺运动试验、肺功能测试、肌肉骨骼超声、生物电阻抗分析(测量总瘦体重和体脂百分比)、身体功能测试,并采集血液样本。

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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