巴西血液透析临床结局(COHEBRA):前瞻性队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于泌尿生殖系统疾病/其他分类,聚焦慢性肾脏病与血液透析并发症。源站描述记录了通过心电设备在透析前、透析第二小时及透析后测量心率变异性的流程,包括时域指标 RMSSD、SDNN 与频域分析

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时间序列预测Chronic Kidney DiseasesHemodialysis Complication
时间序列Clinical Outcomes of Hemodialysis in Brazil (COHEBRA): a Prospective Cohort Study

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

巴西血液透析临床结局(COHEBRA):前瞻性队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于泌尿生殖系统疾病/其他分类,聚焦慢性肾脏病与血液透析并发症。源站描述记录了通过心电设备在透析前、透析第二小时及透析后测量心率变异性的流程,包括时域指标 RMSSD、SDNN 与频域分析。数据可用于研究血液透析患者的心率变异性特征及其与临床结局的关系(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:慢性肾脏病、血液透析并发症。评估 HRV。HRV 测量使用心电设备(Wincardio@,Micromed)进行。在周中 HD session 前、第二小时和结束后立即采集记录 20 分钟。患者处于仰卧位并在记录期间正常呼吸。呼吸模式不稳定的患者其 HRV 记录被推迟。心电设备将 R-R 间期记录传输至数字存储,随后通过 CardioSeries@ 2.4 软件对 HRV 进行时域和频域分析。在时域中,获取 RMSSD 和 SDNN。在频域分析中,以 4 赫兹频率对心动周期图进行插值,并划分为 256 个点、50% 重叠的时段。这些信号通过快速傅里叶变换进行频谱分析

【主题与分类】

主题标签:Chronic Kidney Diseases、Hemodialysis Complication。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05273424

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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:慢性肾脏病、血液透析并发症。评估HRV。HRV测量使用心电图设备(Wincardio@,Micromed)进行。在周中HD session前20分钟、第二小时以及HD session后立即采集记录。患者在记录期间处于仰卧位并正常呼吸。呼吸模式不稳定的患者其HRV记录被推迟。心电图设备将R-R间期记录传输至数字存储,随后通过CardioSeries@ 2.4软件对HRV进行时域和频域分析。在时域中,获取RMSSD和SDNN。在频域分析中,以4赫兹频率对心动周期图进行插值,并分为256个点、50%重叠的时段。这些信号通过快速傅里叶变换进行频谱分析,以获得频谱的总功率。LF频带代表交感神经调制,位于0.02至0.15 Hz之间。HF频带归因于副交感神经调制,位于0.15至0.40 Hz之间。ACE基因分型。采集血样并离心。

提取白细胞上清沉淀物并保存。采用PCR对ACE基因多态性进行DD、ID和II基因型分型。DNA扩增使用以下特异性引物:正向5=-CTGGAGACCACTCCCATCCTTTCT-3=,反向5= GATGTGGCCATCACATTCGTAGA- 3=。通过这些引物,可以检测等位基因的缺失和插入。对所有DD基因型样本进行验证性PCR,以提高基因分型的特异性,使用一对针对插入序列的特异性引物,即等位基因I扩增引物。这些引物如下:正向5=-TGGGACCACAGCGCCCGCCACTAC-3=,反向5=-TCGCCAGCCCTACCATGCCCATAA-3=。温度方案在热循环仪中设定为:首先95°C 5分钟,然后40个循环,每个循环包括95°C变性45秒、54°C退火1分钟、72°C延伸30秒,最后72°C 5分钟。

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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