Derivo 2 Heal与Derivo 2:血流导向装置术后支架内狭窄对比研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦未破裂囊状颈内动脉瘤的血管内治疗,比较表面修饰的血流导向装置Derivo 2 heal与未涂层装置Derivo 2在支架内狭窄方面的表现

基本信息
资源简介
Derivo 2 Heal与Derivo 2:血流导向装置术后支架内狭窄对比研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦未破裂囊状颈内动脉瘤的血管内治疗,比较表面修饰的血流导向装置Derivo 2 heal与未涂层装置Derivo 2在支架内狭窄方面的表现。研究为研究者发起的单中心前瞻性随机临床试验,按1:1比例将受试者分配至涂层或未涂层装置组,采用计算机生成的置换区组随机方案,并通过独立协调员准备的有序编号、不透明、密封信封确保分配隐藏。装置直径和长度依据预先设定的机构尺寸标准、基于血管造影测量选择,与治疗无关。数据可用于颅内动脉瘤血流导向治疗中装置相关并发症的比较分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:脑动脉瘤。这项由研究者发起的前瞻性、单中心随机临床研究在常规临床护理中比较了表面修饰的血流导向装置(Derivo 2 heal;Acandis,德国)与相应的未涂层装置(Derivo 2)在未破裂囊状颈内动脉(ICA)动脉瘤血管内治疗中的应用。在确认资格并签署书面知情同意后,患者按1:1比例随机接受涂层或未涂层血流导向装置,使用计算机生成的置换区组随机方案(区组大小可变)。分配隐藏通过由独立研究协调员准备的有序编号、不透明、密封信封确保。装置直径和长度根据基于血管造影测量的预先设定的机构尺寸标准选择,与治疗无关
【主题与分类】
主题标签:Aneurysm Cerebral。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07420179
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07420179
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:脑动脉瘤。这项由研究者发起的、前瞻性、单中心随机临床研究,在常规临床诊疗中比较了表面修饰血流导向装置(Derivo 2 heal;Acandis,德国)与相应的无涂层装置(Derivo 2)在未破裂囊状颈内动脉(ICA)动脉瘤血管内治疗中的应用。在确认符合入选条件并签署书面知情同意书后,患者按1:1比例随机分配接受涂层或无涂层血流导向装置,采用计算机生成的置换区组随机化方案,区组大小可变。分配隐藏通过由独立研究协调员准备的序贯编号、不透明、密封信封予以确保。装置直径和长度根据预先设定的机构 sizing 标准、基于血管造影测量结果选择,与治疗分配无关。所有手术均在全身麻醉下经股动脉入路采用标准技术完成。未进行辅助弹簧圈栓塞,也未进行球囊血管成形术。
所有参与者均接受双联抗血小板治疗,即阿司匹林100 mg/天和氯吡格雷75 mg/天,于手术前至少3天开始用药并持续至少12个月;未常规进行血小板功能检测。血管造影随访计划在3个月和9个月时使用数字减影血管造影(DSA)进行。支架内狭窄(ISS)定义为支架段内充满造影剂的载瘤血管管腔与术后即刻血管造影相比出现节段性狭窄。由于二维投影成像的绝对校准受限,ISS严重程度采用标准化的比值方法评估:将最大狭窄处的血管直径与岩段ICA的参考节段相关联,并将所得比值与术后即刻血管造影上的相应比值进行比较,以量化随时间推移的相对管腔狭窄程度。对于描述性
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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