急性冠脉综合征患者平均血小板体积与系统性炎症反应指数(SIRI)评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07149883

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病：冠状动脉疾病。急性冠脉综合征（ACS），包括不稳定型心绞痛、非ST段抬高型心肌梗死（NSTEMI）和ST段抬高型心肌梗死（STEMI），是全球住院和死亡的主要原因【1】。ACS的病理生理机制涉及斑块破裂、血小板活化、血栓形成以及显著的炎症成分【2】。早期诊断和准确的风险分层对于改善患者预后和指导治疗至关重要。平均血小板体积（MPV）是一项从全血细胞计数中获得的简单、经济的参数。它反映血小板的大小和活性——较大的血小板更具反应性和血栓形成性。研究表明，ACS患者的MPV升高，并可能与梗死面积和不良预后相关【3,4】。全身炎症反应在动脉粥样硬化斑块的不稳定中起关键作用。近年来，新的炎症指标如全身炎症反应指数（SIRI）——计算方式为（中性粒细胞计数×单核细胞计数）/淋巴细胞计数——已成为心血管风险的潜在标志物。

SIRI反映了免疫系统中促炎和抗炎成分的综合效应【5】。升高的SIRI与多种疾病的不良结局相关，包括中风、癌症和心血管疾病【6,7】。尽管MPV和SIRI各自具有重要意义，但关于它们在ACS患者中联合应用价值的数据有限。同时评估这两个标志物可能更全面地反映血栓炎症状态，并有助于在入院时识别高风险患者，从而促进更个性化的护理【8】。

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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