接受BTK抑制剂治疗的CLL患者中的高血压与心律失常

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06211413

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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

疾病情况：慢性淋巴细胞白血病、心房颤动、高血压、心脏毒性。鉴于高血压和房颤（包括卒中、系统性血栓栓塞和心力衰竭）相关的显著发病率和死亡率，对高危无症状患者进行监测是普通人群中一个重要的研究领域，并且在BTK抑制剂使用背景下显然是一个需求巨大的领域。利用技术（包括可穿戴和数字设备）评估心律失常的发生是心脏病学领域日益关注的焦点，并已促成与包括苹果、谷歌和亚马逊在内的科技公司建立各种合作关系。若干设备在检测亚临床心律失常方面显示出前景，包括贴片式和植入式记录设备、智能手表和数字传感器。

鉴于目前在接受BTK抑制剂治疗的患者中，对高血压和心律失常负荷进行更准确量化的需求尚未得到满足，研究人员提出了一项研究，其中使用智能手表以及家庭血压监测来监测接受阿卡替尼或泽布替尼治疗的CLL患者心律失常的发生情况，以更好地确定真实世界人群中的发病率和患病率。基于这些数据，研究人员将能够为患者提供最佳治疗，同时确保准确呈现高血压和心律失常毒性数据，这可能转化为长期心血管发病率和死亡率的降低。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。