持续性房颤脉冲场消融肺静脉与左房后壁隔离相关数据集
摘要 引言:关于脉冲场消融(PFA)用于接受左房后壁隔离(LAPWI)的持续性心房颤动(PeAF)患者的数据有限。主要疗效和安全性研究终点为急性 LAPWI 率、无心律失常复发以及主要围术期并发症发生率

基本信息
资源简介
持续性房颤脉冲场消融肺静脉与左房后壁隔离相关数据集
摘要 引言:关于脉冲场消融(PFA)用于接受左房后壁隔离(LAPWI)的持续性心房颤动(PeAF)患者的数据有限。主要疗效和安全性研究终点为急性 LAPWI 率、无心律失常复发以及主要围术期并发症发生率
Dataset related to the article "Pulsed field ablation technology for pulmonary vein and left atrial posterior wall isolation in patients with persistent atrial fibrillation"
【数据集背景】
源站首次发布:2025。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录包含与文章“Pulsed field ablation technology for pulmonary vein and left atrial posterior wall isolation in patients with persistent atrial fibrillation”相关的原始数据,并添加文章摘要。摘要 引言:关于脉冲场消融(PFA)用于接受左房后壁隔离(LAPWI)的持续性心房颤动(PeAF)患者的数据有限。方法:Advanced TecHnologies For SuccEssful AblatioN of AF in Clinical Practice(ATHENA)前瞻性注册研究纳入了在 9 个意大利中心转诊接受 PeAF 导管消融、并使用 FARAPULSETM-PFA 系统治疗的连续患者。主要疗效和安全性研究终点为急性 LAPWI 率、无心律失常复发以及主要围术期并发症发生率。接受单纯肺静脉隔离(PVI)、PWI + LAPWI
【主题与分类】
主题标签:持续性心房颤动、脉冲场消融、肺静脉隔离、左房后壁隔离、ATHENA注册研究、FARAPULSE-PFA、围术期并发症。本站分类:循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.15024369
使用许可:Creative Commons Attribution 4.0 International。
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数据说明
本记录包含与文章“脉冲场消融技术用于持续性心房颤动患者的肺静脉和左心房后壁隔离”相关的原始数据,并添加文章摘要。摘要 引言:关于脉冲场消融(PFA)在接受左心房后壁隔离(LAPWI)的持续性心房颤动(PeAF)患者中的数据有限。方法:Advanced TecHnologies For SuccEssful AblatioN of AF in Clinical Practice(ATHENA)前瞻性注册研究纳入了在9个意大利中心转诊接受PeAF导管消融的连续患者,均使用FARAPULSETM-PFA系统治疗。主要疗效和安全性研究终点为急性LAPWI成功率、无心律失常复发以及主要围术期并发症发生率。对仅接受肺静脉隔离(PVI)的患者、接受PVI + LAPWI的患者以及再次手术患者进行了比较。结果:在249例患者中,21.7%为长程持续性PeAF,79.5%为男性;平均年龄为63 ± 9岁。57.6%的病例实施了LAPWI,其中15.3%为再次手术。中位皮肤至皮肤时间(仅PVI为68 [60-90] vs.
PVI + LAPWI 70 [59-88] 分钟)在组间无差异。45.8% 的 LAPWI 病例采用三维标测系统,37.3% 采用心腔内超声心动图。所有患者均通过单纯 PFA 实现 LAPWI,88.8% 的病例在首次消融时即达成。LAPWI 通过超高密度标测系统或记录电活动 + 起搏 maneuvers 进行验证。未发生重大并发症,而检测到 2.4% 的轻微并发症。在中位随访 273 [191-379] 天期间,41 例患者(16.5%)在 90 天空白期后出现心律失常复发,平均复发时间为 223 ± 100 天,且各消融策略间无差异。结论:使用 PFA 进行 LAPWI 在真实世界实践中展现出可行性、快速性和安全性,为 PeAF 患者提供了一种可行的替代方案。
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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