CCM与ICD联合装置在HFrEF中的评估

覆盖人群为Stage C或D心衰、尽管接受指南导向药物治疗(GDMT)仍存在症状、不适合心脏再同步治疗(CRT)且LVEF≤40%的患者

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clinicaltrials
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其他预测Heart FailureImplantable Defibrillator UserCCM TherapyNon-ischemic CardiomyopathyIschemic CardiomyopathySudden Cardiac ArrestArrhythmias, CardiacVentricular TachycardiaVentricular Fibrillation
Assessment of Combined CCM and ICD Device in HFrEF

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

CCM与ICD联合装置在HFrEF中的评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于评估OPTIMIZER® Integra CCM-D System在射血分数降低的心力衰竭(HFrEF)患者中的安全性与有效性。覆盖人群为Stage C或D心衰、尽管接受指南导向药物治疗(GDMT)仍存在症状、不适合心脏再同步治疗(CRT)且LVEF≤40%的患者。数据涉及诱导性心室颤动(VF)及自发性室性心动过速/心室颤动(VT/VF)事件的转复,可用于心衰器械治疗、心律失常管理及心脏猝死预防相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心力衰竭、射血分数降低的心力衰竭、植入式除颤器使用者、CCM治疗、非缺血性心肌病、缺血性心肌病、心脏骤停、心律失常、心脏。本临床试验的目标是证明OPTIMIZER® Integra CCM-D System(“CCM-D System”)能够安全有效地转复Stage C或D心力衰竭受试者的诱导性心室颤动(VF)及自发性室性心动过速和/或心室颤动(VT/VF)发作,这些受试者尽管接受指南导向药物治疗(GDMT)仍存在症状,不适合心脏再同步治疗(CRT),且为射血分数降低的心力衰竭(LVEF ≤40%)。符合条件的受试者将植入CCM-D System。一部分受试者将被诱导进入心室颤动“on the tab

【主题与分类】

主题标签:Heart Failure、Implantable Defibrillator User、CCM Therapy、Non-ischemic Cardiomyopathy、Ischemic Cardiomyopathy、Sudden Cardiac Arrest、Arrhythmias, Cardiac、Ventricular Tachycardia、Ventricular Fibrillation。本站分类:循环系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05855135

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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

疾病:心力衰竭、射血分数降低的心力衰竭、植入式除颤器使用者、CCM治疗、非缺血性心肌病、缺血性心肌病、心脏骤停、心律失常、心脏性。本临床试验的目标是证明OPTIMIZER® Integra CCM-D系统(“CCM-D系统”)能够安全有效地转复C期或D期心力衰竭受试者中诱发的室性颤动(VF)以及自发性室性心动过速和/或室性颤动(VT/VF)发作,这些受试者尽管接受了指南指导的药物治疗(GDMT)仍有症状,不适合心脏再同步治疗(CRT),且为左心室射血分数降低的心力衰竭(LVEF ≤40%)。符合条件的受试者将植入CCM-D系统。一部分受试者将在植入手术室中“在手术台上”被诱发室性颤动。在随访期间,将评估不适当放电率和器械相关并发症。随访期预计至少持续两年。

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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