猪动脉粥样硬化性肾动脉狭窄经PTRA联合或不联合MSC治疗后的单肾功能数据

该数据集来自 data.mendeley.com,包含猪动脉粥样硬化性肾动脉狭窄模型在狭窄 10 周、经皮腔内肾动脉成形术(PTRA)干预 4 周后,联合或不联合间充质干细胞(MSC)治疗的单肾功能(mean±SEM)数据

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2025-07-15 更新
浏览 2
其他回归动脉粥样硬化性肾动脉狭窄PTRA间充质干细胞猪模型肾功能泌尿生殖系统疾病
Single kidney function (mean±SEM) in pigs with atherosclerotic renal artery stenosis ARAS after 10 weeks of stenosis, 4 weeks after intervention with percutaneous transluminal renal angioplasty (PTRA), with or without adjunct Mesenchymal Stem Cells (MSC).

基本信息

模态
其他
大小
0.000105257 GB
任务类型
回归
创建/更新时间
2025-07-15
版本
v1

资源简介

猪动脉粥样硬化性肾动脉狭窄经PTRA联合或不联合MSC治疗后的单肾功能数据

Long-term mortality and predictive score performance in Brazilian atherosclerotic renovascular disease patients

该数据集来自 data.mendeley.com,包含猪动脉粥样硬化性肾动脉狭窄模型在狭窄 10 周、经皮腔内肾动脉成形术(PTRA)干预 4 周后,联合或不联合间充质干细胞(MSC)治疗的单肾功能(mean±SEM)数据。数据以 Excel 文件提供,可用于比较不同干预方式对肾功能的影响,支持肾功能指标的统计分析与回归建模(来源 Mendeley Data)。

【数据集背景】

源站首次发布:2025-07-15。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):引言:动脉粥样硬化性肾血管疾病(ARVD)可导致肾动脉狭窄、高血压和慢性肾脏病。血运重建存在争议,已开发风险评分用于预测 ARVD 患者死亡率,但需在其他人群中验证。原始风险评分未包含他汀类药物使用;本研究旨在根据他汀类药物摄入情况评估其准确性。方法:纵向回顾性研究,纳入 1996 年 1 月至 2008 年 10 月期间经血管造影诊断为 RAS > 60% 的 136 例患者。采用 Cox 回归分析全因死亡关联。为评估风险评分的区分能力,针对使用和不使用他汀类药物的患者,分别构建 1 年、5 年和 10 年死亡率的 ROC 曲线。结果:纳入 103 例患者,其中 69 例服用他汀类药物。在 1 年、5 年和 10 年后,生存……

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 105.26 KB。数据集 DOI:10.17632/d8pctby6hw.1。

【主题与分类】

主题标签:动脉粥样硬化性肾动脉狭窄、PTRA、间充质干细胞、猪模型、肾功能、泌尿生殖系统疾病。本站分类:泌尿生殖系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/d8pctby6hw

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/d8pctby6hw/1

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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。

数据集大小约 105.3 KB。

数据说明

Julia Salome (2025). Long-term mortality and predictive score performance in Brazilian atherosclerotic renovascular disease patients [Dataset]. http://doi.org/10.17632/d8pctby6hw.1

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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