使用形状记忆聚合物预防主动脉增长的假腔治疗——首次人体研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦主动脉夹层,主题为使用形状记忆聚合物预防主动脉增长的假腔治疗首次人体研究

基本信息
资源简介
使用形状记忆聚合物预防主动脉增长的假腔治疗——首次人体研究
该数据集对应一项聚焦主动脉夹层领域的首次人体研究,英文名称为“False Lumen Treatment for Prevention of Aortic Growth Using Shape Memory Polymer - First-in-Human Study”。其核心关注点在于使用形状记忆聚合物对主动脉夹层假腔进行治疗,以预防主动脉增长。数据集来源于 clinicaltrials.gov,在分类上归属于心血管系统疾病下的主动脉夹层方向,主题标签为 Aortic Dissection。源站描述指出,该研究涉及的疾病条件为主动脉夹层,研究目的在于确定该在研产品在减少主动脉夹层假腔灌注方面的安全性和可行性。整体来看,这是一项围绕主动脉夹层假腔干预的早期临床研究数据集,主题明确,指向性较强,适合用于了解该特定器械或材料在主动脉夹层治疗中的首次人体探索方向。
【数据集背景】
主动脉夹层属于心血管系统疾病中的重要类型,其病理特征涉及主动脉壁层分离并形成真假腔结构。假腔的持续灌注与主动脉增长等风险相关,因此针对假腔的处理成为临床研究关注的方向之一。该数据集所对应的研究,正是围绕这一背景展开,尝试通过形状记忆聚合物对假腔进行治疗,以预防主动脉增长。作为首次人体研究,其定位处于早期临床探索阶段,重点并非大规模疗效验证,而是初步评估安全性和可行性。源站描述明确将其疾病条件限定为主动脉夹层,研究目的为确定在研产品减少主动脉夹层假腔灌注的安全性和可行性。该数据集在分类上被归入心血管系统疾病 / 主动脉夹层,主题标签为 Aortic Dissection,体现出其在专科领域中的明确归属。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Aortic Dissection,所属分类为心血管系统疾病 / 主动脉夹层。其英文名称明确指向“使用形状记忆聚合物预防主动脉增长的假腔治疗——首次人体研究”。源站描述中提及的研究条件为主动脉夹层,研究目的为确定在研产品减少主动脉夹层假腔灌注的安全性和可行性。除上述信息外,关于数据集具体包含哪些字段、变量、受试者数量、终点指标、随访时间、统计方法或结果数据等内容,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。其源站描述列出了研究条件为主动脉夹层,并说明研究目的为确定在研产品减少主动脉夹层假腔灌注的安全性和可行性。关于采集方式、采集时间范围、采集机构、数据录入流程、质量控制步骤以及更新频率等具体信息,源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息,该数据集适用于与主动脉夹层相关的临床研究信息查阅,尤其是围绕假腔治疗、形状记忆聚合物应用以及首次人体研究设计方向的参考。其分类位于心血管系统疾病 / 主动脉夹层,主题标签为 Aortic Dissection,因此可服务于主动脉夹层领域的研究人员、临床医生或相关从业者对这一特定研究主题的初步了解。由于源站描述强调安全性和可行性评估,该数据集可能更适合用于早期临床探索阶段的背景调研,而非直接用于疗效比较或大规模流行病学分析。关于更具体的适用场景、分析用途或应用限制,源站未提供。
【使用方法】
该数据集来自 clinicaltrials.gov,可通过该来源站进行访问和检索。其英文名称、疾病条件、研究目的以及主题标签可作为检索和识别该数据集的依据。关于具体的数据下载方式、接口调用方法、数据格式、字段说明、使用步骤或分析工具要求,源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为首次人体研究相关数据,源站描述聚焦于安全性和可行性,而非大规模疗效确证。其疾病条件明确为主动脉夹层,研究目的为确定在研产品减少主动脉夹层假腔灌注的安全性和可行性。关于样本量、数据完整性、偏倚控制、统计效能、随访完整性、结果可外推性以及任何具体质量评价指标,源站未提供。因此,在使用该数据集时,应注意到其早期探索性质以及信息覆盖范围的局限性。
【引用与许可】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款、使用限制、版权归属或数据共享政策等具体信息,源站未提供。
下载信息
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暂未开放公开下载
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免登录有偿下载
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06550986
标准获取流程:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
Conditions: Aortic Dissection. To determine the safety and feasibility of the investigational product to reduce aortic dissection false lumen perfusion.
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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