TAVR 单把与双把 Perclose 技术比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为比较单把与双把 Perclose 装置在经股动脉主动脉瓣置换(TAVR)入路闭合中的效果,属于循环系统疾病/其他分类

Second Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of MedicineSecond Affiliated Hospital, Zhejiang University, School of Medicine
clinicaltrials
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其他分类Severe Aortic Stenosis
Comparison of a Single Versus Double Perclose Technique for TAVR

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

TAVR 单把与双把 Perclose 技术比较

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为比较单把与双把 Perclose 装置在经股动脉主动脉瓣置换(TAVR)入路闭合中的效果,属于循环系统疾病/其他分类。研究为研究者发起的开放标签、多中心、随机对照试验,纳入拟行经股动脉 TAVR 的重度主动脉瓣狭窄患者,经各参与中心伦理委员会批准并取得书面知情同意,数据管理与分析由独立数据协调中心完成,并由指导委员会监督。数据可向通讯作者合理申请获取,可用于围术期血管闭合策略的比较与相关临床结局分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:重度主动脉瓣狭窄。SINGLE-CLOSURE(单把与双把 Perclose 装置用于经股动脉主动脉瓣置换入路闭合的比较)是一项由研究者发起的开放标签、多中心、随机对照试验。该研究经所有参与中心的当地伦理委员会批准,每位患者均提供书面知情同意以纳入试验。数据管理与分析由独立的数据协调中心执行,并接受指导委员会的监督。指导委员会成员可完全访问数据,并保证数据及分析的准确性和完整性。支持本研究结果的数据可应通讯作者的合理请求提供。计划接受经股动脉 TAVR 的患者若符合以下条件,则被考虑纳入试验:

【主题与分类】

主题标签:Severe Aortic Stenosis。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06173115

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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

条件:重度主动脉瓣狭窄。SINGLE-CLOSURE(单把与双把Perclose装置用于经股动脉主动脉瓣置换入路部位闭合的比较)是一项由研究者发起的、开放标签、多中心、随机对照试验。该研究获得了所有参与中心当地伦理委员会的批准,每位患者均提供了书面知情同意书以纳入试验。数据管理和分析由独立的数据协调中心进行,并接受指导委员会的监督。指导委员会成员拥有数据的完全访问权限,并保证数据及分析的准确性和完整性。支持本研究结果的数据可根据合理要求从通讯作者处获取。计划接受经股动脉TAVR的患者,若符合所有纳入标准且不符合任何排除标准,则考虑纳入本试验。

纳入标准为:由当地心脏团队判断存在TAVR适应证;选择经股动脉入路及市售经导管主动脉瓣;愿意遵守方案规定的随访评估。主要排除标准为:血管入路部位解剖结构不适合经皮血管闭合,以及TAVR术前发生血管入路部位并发症。其他排除标准为:已知对任何VCD组件过敏或超敏;存在不稳定的活动性出血或出血素质,或严重且难以处理的贫血;术前缺乏入路部位的计算机断层扫描数据;存在全身性感染或入路部位或其附近的局部感染;因非心脏疾病预期寿命<6个月;因任何原因无法遵守或完成研究方案的患者;妊娠或哺乳期患者;以及参与任何其他介入性试验。该试验的主要终点为入路部位或入

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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