台湾心房颤动负荷检测家庭监测IIT研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦心血管系统疾病中的心房颤动,涵盖阵发性心房颤动(PAF)与心房扑动患者

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clinicaltrials
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其他预测Paroxysmal Atrial Fibrillation (PAF)Atrial Flutter
Home Monitor for AA Burden Detection IIT in TWN

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

台湾心房颤动负荷检测家庭监测IIT研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦心血管系统疾病中的心房颤动,涵盖阵发性心房颤动(PAF)与心房扑动患者。研究为前瞻性、观察性、单臂、开放标签、非随机、多中心设计,评估BIOTRONIK起搏器的aATP功能及通过CardioMessenger 4G或其后续产品进行无线监测等先进远程监测技术与功能的影响。研究对象为已植入永久起搏器和CardioMessenger Smart家庭监测的PAF或心房扑动患者,在台湾多个临床研究中心通过知情同意入组。所有受试者使用aATP和HM功能。数据可用于分析远程监测对心律失常负担检测的预测价值(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:阵发性心房颤动(PAF)、心房扑动。这项前瞻性观察性单臂、开放标签、非随机、多中心研究,旨在评估先进远程监测技术和功能的影响,例如BIOTRONIK起搏器的aATP功能,结合通过CardioMessenger 4G或其后续产品进行的无线监测。研究人群将包括被诊断为PAF或心房扑动、将在加入研究前或已经植入永久起搏器设备和CardioMessenger Smart家庭监测的患者。符合条件的患者将通过知情同意流程在台湾各地的临床研究中心入组,采用竞争性入组。所有入组研究的受试者都将使用BIOTRONIK起搏器的aATP和HM功能。在筛选期间,受试者的病史和人口学

【主题与分类】

主题标签:Paroxysmal Atrial Fibrillation (PAF)、Atrial Flutter。本站分类:心血管系统疾病/心房颤动。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07572279

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病条件:阵发性心房颤动(PAF)、心房扑动。这项前瞻性、观察性、单臂、开放标签、非随机、多中心研究,旨在评估先进远程监测技术及功能的影响,例如BIOTRONIK起搏器的aATP功能,结合通过CardioMessenger 4G或其后续产品的无线监测。研究人群将包括被诊断为PAF或心房扑动,且在加入研究前将/已植入永久起搏器装置和CardioMessenger智能家庭监测的患者。符合条件的患者将通过知情同意流程,在台湾各地的临床研究站点以竞争性入组方式招募。所有参与研究的受试者将使用BIOTRONIK起搏器的aATP和HM功能。在筛选期间,将收集受试者的病史和人口统计信息。基线数据将在起搏器植入前获取。根据受试者的需求,筛选和植入程序可在同一天进行(基线后12周内)。

植入数据将包括aATP功能特征、植入技术和导线定位。起搏器植入完成后,受试者将在3、6和12个月时接受随访,或直至患者退出或死亡。随访期间,将基于设备系统的数据采集进行判定/评估。研究者通过HMSC评估患者数据并判断需要门诊访视后,将安排非计划访视。借助BIOTRONIK Home Monitoring,医疗和技术数据从植入设备发送至CardioMessenger。这些数据随后通过蜂窝电话网络转发至BIOTRONIK Home Monitoring Service Center。监测受试者植入设备的研究者可从Home Monitoring Service Center网站(HMSC网站)查看这些数据。在本研究中,受试者人口统计学资料(年龄、性别、身高、体重等)和合并症

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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