原发性淀粉样心肌病的分子影像

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发性轻链型淀粉样变性(AL)所致限制性心肌病(AL-CMP)的分子影像研究

Brigham and Women's HospitalBrigham and Women's Hospital
clinicaltrials
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医学影像分类Amyloidosis, PrimaryCardiomyopathy
Molecular Imaging of Primary Amyloid Cardiomyopathy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

原发性淀粉样心肌病的分子影像

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发性轻链型淀粉样变性(AL)所致限制性心肌病(AL-CMP)的分子影像研究。AL 是最常见的系统性淀粉样变性,源于浆细胞恶液质这一血液系统恶性肿瘤,超过 70% 的患者出现 AL-CMP,其致死性与 4 期肺癌相当,未治疗者 18 个月内死亡率达 50%。数据可用于分析心肌功能障碍的影像特征,辅助评估心衰、心律失常及猝死风险,并支持早期治疗相关死亡率的预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:原发性淀粉样变性、心肌病。原发性轻链型淀粉样变性(AL)是最常见的系统性淀粉样变性,由浆细胞恶液质(一种血液系统恶性肿瘤)引起。它在超过 70% 的个体中导致限制性心肌病(AL-CMP)。AL-CMP 的致死性与 4 期肺癌相当,且比任何其他形式的限制性心脏病都更致命;若不治疗,18 个月内死亡率为 50%。此外,心肌功能障碍是 AL-CMP 的标志,显著增加早期治疗相关死亡率(主要为心血管死亡),并且是长期生存不良的有力预测因素。心肌功能障碍有两个潜在可治疗的机制——淀粉样变的机械效应和循环轻链/淀粉样变相互作用的毒性效应——并使个体易患心力衰竭、心律失常和猝死。

【主题与分类】

主题标签:Amyloidosis, Primary、Cardiomyopathy。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02641145

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02641145

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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

疾病:原发性淀粉样变性、心肌病。原发性轻链淀粉样变性(AL)是最常见的系统性淀粉样变性,由浆细胞恶液质(一种血液系统恶性肿瘤)引起。在超过70%的个体中,它会导致限制型心肌病(AL-CMP)。AL-CMP的致死性与4期肺癌相当,且比任何其他形式的限制型心脏病更为致命;若不治疗,18个月内死亡率为50%。此外,心肌功能障碍是AL-CMP的标志,显著增加早期治疗相关死亡率(主要为心血管死亡),并且是长期生存不良的有力预测因素。心肌功能障碍存在两种潜在可治疗的机制——淀粉样物质的机械效应和循环轻链/淀粉样物质相互作用的毒性效应——并使AL-CMP个体易患心力衰竭、心律失常和猝死。迄今为止,确定AL-CMP机制的努力一直受到缺乏动物模型以及无创技术直接成像心肌淀粉样物质局限性的阻碍。

近期的一项突破性进展——18F-florbetapir PET/CT,首次实现了对心肌淀粉样蛋白(包括具有毒性的淀粉样蛋白原纤维)的特异性定量成像。此外,我们拟研究三种已在临床前证实的轻链毒性通路在人体中的作用——心肌氧化代谢、氧化应激及冠状动脉微血管功能。我们的核心假设是:心肌18F-florbetapir滞留是AL-CMP侵袭性的生物标志物,且有效的化疗将通过减少循环轻链,在心肌淀粉样蛋白含量改善之前,降低AL-CMP的侵袭性并改善氧化应激、心肌氧化代谢、微血管功能及收缩功能。在目标1中,我们将量化伴有活动性浆细胞病的AL-CMP患者与对照个体相比的心肌18F-florbetapir滞留,作为侵袭性心肌疾病的标志物。

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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