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创建/更新时间

2026-10-08

资源简介

TERUMO FRED X 早期可行性研究（FAST）

The TERUMO FRED X EARLY FEASIBILITY STUDY (FAST) STUDY 是一项聚焦脑动脉瘤（Aneurysm Cerebral）的早期可行性研究（Early Feasibility Study, EFS）。该研究采用前瞻性、开放标签、单臂、非盲的设计，计划纳入十五例（n=15）患者，旨在对相关器械或干预措施在人体中的早期应用进行初步探索。作为心血管系统疾病／动脉瘤分类下的研究数据，其来源为 clinicaltrials.gov，主题标签为 Aneurysm Cerebral。整体而言，该数据集记录了一项小样本、非随机、非盲的早期临床研究信息，适用于了解该研究的基本设计框架与研究对象范围，但因其属于早期可行性阶段，样本量有限，尚不足以支撑疗效或安全性的确证性结论。

【数据集背景】

脑动脉瘤是心血管系统疾病中较为重要的一类病变，其临床管理涉及对动脉瘤的评估与干预。FAST 研究定位为早期可行性研究（EFS），这一研究类型通常用于在正式大规模临床试验之前，初步评估某项技术或器械在少量患者中的可行性与表现。该研究针对的条件为 Aneurysm Cerebral，即脑动脉瘤。研究采用前瞻性设计，意味着数据收集方向为向前追踪，而非回顾性提取；开放标签与非盲设计则表明研究过程中受试者与研究者均知晓所接受的干预，不设盲法。单臂设计说明研究不设置平行对照组，所有纳入患者接受同一干预。上述设计特征共同构成了该数据集的研究背景框架。

【数据内容】

该数据集所涉及的研究共纳入十五例（n=15）患者，属于小样本研究。研究条件为 Aneurysm Cerebral。研究设计为前瞻性、开放标签、单臂、非盲。除此之外，关于具体采集的变量、终点指标、随访时间点、影像学参数、临床结局评分等详细数据内容，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。研究英文名称为 The TERUMO FRED X EARLY FEASIBILITY STUDY (FAST) STUDY。数据分类归属于心血管系统疾病／动脉瘤，主题标签为 Aneurysm Cerebral。关于具体的采集机构、研究者、采集地点、采集时间窗口以及数据采集流程等细节，源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集适用于了解一项针对脑动脉瘤的早期可行性研究的基本设计特征，包括其前瞻性、开放标签、单臂、非盲的研究架构以及十五例患者的样本规模。它可用于研究设计层面的参考，例如在讨论早期可行性研究的方法学特征时作为示例。由于研究属于早期可行性阶段且样本量小，不适用于确证性疗效评价、安全性结论推导或大规模流行病学分析。关于该数据集在其他具体场景下的适用性，源站未提供。

【使用方法】

关于该数据集的具体使用方法，包括数据获取途径、访问方式、数据结构说明、变量字典、分析脚本或统计方法等，源站未提供。

【质量与限制】

该研究的样本量为十五例（n=15），属于小样本早期研究。研究采用单臂、开放标签、非盲设计，不设对照组，因此无法进行组间比较，也难以控制安慰剂效应或观察者偏倚。作为早期可行性研究，其主要目的通常在于初步探索而非确证性验证。关于数据完整性、缺失值处理、随访依从性、统计效能以及偏倚控制措施等具体质量指标，源站未提供。

【引用与许可】

关于该数据集的引用格式、许可条款、使用限制或数据共享政策等信息，源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07761598

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07761598

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访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
部分平台提供 SDK，例如：
- 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。

数据说明

Conditions: Aneurysm Cerebral. The FAST study is an Early Feasibility Study (EFS), prospective, open-label, single-arm, unblinded, fifteen (n=15) patient investigation

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