Evolut FX Plus TAVI 术后冠脉通路:连合对齐与大网孔框架设计的影响:ACCESS-FX+ 注册研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦重度主动脉瓣狭窄患者接受 TAVI 后的冠脉通路问题。研究在瓣膜植入时采用连合对齐技术,并在植入后尝试通过 Evolut FX Plus 大网孔框架对左、右冠状动脉进行选择性插管,主要终点为左、右冠脉各自的选择性插管成功率,成功定义为诊断导管在

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医学影像回归Severe Aortic Stenosis
Coronary Access After Evolut FX Plus TAVI: Impact of Commissural Alignment and the Large-Cell Frame Design: ACCESS-FX+ Registry

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Evolut FX Plus TAVI 术后冠脉通路:连合对齐与大网孔框架设计的影响:ACCESS-FX+ 注册研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦重度主动脉瓣狭窄患者接受 TAVI 后的冠脉通路问题。研究在瓣膜植入时采用连合对齐技术,并在植入后尝试通过 Evolut FX Plus 大网孔框架对左、右冠状动脉进行选择性插管,主要终点为左、右冠脉各自的选择性插管成功率,成功定义为诊断导管在冠脉开口稳定就位并可注入造影剂。TAVI 后 3 至 6 个月的心脏 CT 也将被分析。数据可用于评估连合对齐与大网孔框架设计对冠脉再介入通路的影响(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。TAVI 将按照标准临床实践进行。瓣膜植入期间将采用连合对齐技术,并在瓣膜释放过程中对输送系统进行适当定向和透视评估。瓣膜植入后立即尝试使用标准诊断冠脉导管,通过 Evolut FX Plus 大网孔框架对左冠状动脉和右冠状动脉进行选择性冠脉插管。主要终点是通过大网孔框架成功进行选择性冠脉插管的比率,分别针对左冠状动脉和右冠状动脉进行评估。成功的选择性冠脉插管定义为诊断导管在冠脉开口稳定就位,允许进行冠脉造影剂注射。TAVI 后 3 至 6 个月进行的心脏 CT 将被分析

【主题与分类】

主题标签:Severe Aortic Stenosis。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/NCT07813273

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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。将按照标准临床实践实施TAVI。在瓣膜植入过程中将采用连合对齐技术,并配合输送系统的适当定向以及瓣膜释放期间的透视评估。瓣膜植入后立即尝试使用标准诊断性冠状动脉导管,通过Evolut FX Plus大网孔框架对左冠状动脉和右冠状动脉进行选择性冠状动脉插管。主要终点是通过大网孔框架成功进行选择性冠状动脉插管的比率,分别针对左冠状动脉和右冠状动脉进行评估。成功的选择性冠状动脉插管定义为诊断性导管在冠状动脉开口处稳定接合,允许进行冠状动脉造影剂注射。将对TAVI后3至6个月进行的心脏CT进行分析,以评估植入瓣膜与冠状动脉开口之间的空间关系。

基于CT的评估将包括大细胞与冠状动脉的对齐、经导管瓣叶中心与冠状动脉开口之间的对齐、自体主动脉瓣与经导管主动脉瓣之间的连合对齐,以及瓣膜血栓形成的发现,包括瓣叶、瓣上、瓣下和窦部低密度影。临床疗效和安全性结局将在30天和6个月时进行评估。临床事件将在适用的情况下根据瓣膜学术研究联盟-3(VARC-3)标准进行定义。

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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