运动对主动脉夹层患者生活质量与血流动力学影响的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦主动脉夹层患者。研究为一项初步纵向研究,主要目标是验证临床前结果,并证明中等强度有氧运动在主动脉夹层患者中的安全性与可行性

University of Maryland, BaltimoreUniversity of Maryland, Baltimore
clinicaltrials
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医学影像预测Aortic Dissection
The Effects of Exercise on Quality of Life and Fluid Dynamics in Patients With Aortic Dissection

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-05

资源简介

运动对主动脉夹层患者生活质量与血流动力学影响的研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦主动脉夹层患者。研究为一项初步纵向研究,主要目标是验证临床前结果,并证明中等强度有氧运动在主动脉夹层患者中的安全性与可行性。计划入组 5 例发病超过 90 天、接受过手术或非手术治疗的患者,在标准治疗基础上进行监督下有氧运动,目标平均能量消耗至少 1000 kcal/wk。数据可用于探索运动对生活质量与血流动力学的影响,并为未来更大规模研究提供依据(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:主动脉夹层。这是一项初步纵向研究,主要目标是验证临床前结果,并证明中等强度有氧运动在主动脉夹层患者中的安全性与可行性。该研究将入组 5 例有主动脉夹层病史且距诱发事件超过 90 天的患者,这些患者接受过手术治疗或非手术治疗。未来研究将招募更大的患者队列。除标准治疗外,受试者将接受监督下有氧运动,设定目标平均能量消耗至少为 1000 kcal/wk。根据文献和初步数据,预计在 B 型胸主动脉夹层的标准医疗和外科管理基础上启动运动治疗是安全的,并能改善患者生活质量。受试者将接受监督下有氧运动。基线测试

【主题与分类】

主题标签:Aortic Dissection。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05499650

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    • 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

条件:主动脉夹层。这是一项初步纵向研究,主要目标是验证临床前结果,并证明主动脉夹层患者进行适度有氧运动的安全性和可行性。该研究将招募5名有主动脉夹层病史且发病超过90天的患者,这些患者接受过手术或非手术治疗。未来的研究将招募更大的患者队列。除标准治疗外,受试者将进行监督下的有氧运动,设定目标平均能量消耗至少为1000千卡/周。根据文献和初步数据,预计在B型胸主动脉夹层的标准医疗和外科管理基础上启动运动治疗是安全的,并能改善患者的生活质量。受试者将进行监督下的有氧运动。

基线检测包括采用标准方案进行血管高分辨率成像的CT,即CT血管造影(CTA)、心肺运动试验、跑步机测试期间的最大耗氧量(峰值VO2)、动静脉差异、生活质量问卷,以及通过7天活动回忆问卷对基线活动进行评估,这些将在获得知情同意的门诊就诊与研究的启动之间进行。除基线检测外,心肺检测、生活质量问卷以及通过7天活动回忆问卷对基线活动的评估将在3个月时进行。CTA将在基线时(如果30天内没有)和3个月时进行。3个月的数据将与基线数据进行比较,并对连续数据采用配对T检验进行分析。除基线检测外,心肺检测、生活质量问卷以及通过7天活动回忆问卷对基线活动的评估将在3个月时进行,同时还有CTA。3个月的数据将与基线数据进行比较。

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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