缺血性脑卒中
缺血性脑卒中是指因脑供血动脉狭窄或闭塞，导致局部脑组织缺血、缺氧性坏死，进而出现相应神经功能缺损的临床综合征。其主要发病机制包括动脉粥样硬化血栓形成、心源性栓塞及小血管病变等。典型表现为突发偏侧肢体无力、言语障碍、面部歪斜等，严重时可致昏迷甚至死亡。临床诊疗依赖影像学检查如CT、MRI进行早期鉴别，急性期溶栓及血管内介入治疗是恢复血流的关键手段；后续需联合抗血小板、降脂及康复训练以改善预后。该病是神经科急症，也是全球致死致残的主要病因之一。
获取 缺血性脑卒中 专属定制方案共 558 个数据集
2018-2020脑卒中患者早期康复
包含2018-2020年苏州地区26家医院脑卒中患者早期康复的临床指标数据，用于支持脑卒中康复研究。
AUSL Romagna卒中网络滴送与母舰模式数据
AUSL Romagna卒中网络中Drip-and-ship与Mothership两种转运模式的对比表格数据，涵盖COVID-19不同疫情阶段。
慢性中风患者居家使用肌电上肢矫形器后的DASH评分
65岁以上慢性中风患者使用肌电矫形器前后DASH问卷评分数据，用于评估治疗效果。
操作化医学AI伦理：共同创造工作坊研究的补充材料
急性卒中护理伦理AI优先级工作坊研究数据集，包含转录文本、调查问卷、质量保证文档及协作板截图。
缺血性卒中后脑活素成本效益分析：CARS研究复制数据
缺血性卒中后脑活素成本效益分析的复制数据集，包含成本和效用数据。
人工智能与虚拟现实在卒中解决方案中的数据集与分析
包含中风护理中人工智能与虚拟现实联合使用系统映射研究的分析数据集，以电子表格形式提供研究标签和来源。
StrokeID-NER
StrokeID-NER是一个面向印度尼西亚患者健康查询的中风命名实体识别数据集，包含1742条查询和4种实体标注，用于支持中风分诊NLP研究。
NIHSS保留研究数据
该数据集包含医疗专业人员通过视频或电子学习学习NIH卒中量表的成绩和知识留存数据。
加拿大中风生存率统计数据集（1996-2003）
加拿大各省1996-2003年中风患者180天净生存率统计，按性别分层，含置信区间。
基于生物信息学分析和机器学习筛选缺血性中风与肥胖的共诊断基因MMP9
该数据集包含肥胖与缺血性中风患者的基因表达芯片数据，通过生物信息学和机器学习筛选出共诊断基因MMP9。
卒中血栓栓塞影像与病理注册：数字全切片图像集
提供数字化全切片图像，用于组织病理学分析血栓成分及预测卒中来源。
基于CT血管造影深度学习自动识别适合取栓的血管闭塞（Table_1）
基于CTA的深度学习算法用于自动识别急性缺血性卒中患者中适合取栓的血管闭塞（TAVO）。
