冠状动脉手术的远端桡动脉入路

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06165406

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件：血管通路并发症、冠状动脉疾病、ST段抬高型心肌梗死、非ST段抬高型心肌梗死、不稳定型心绞痛、稳定型心绞痛、动脉闭塞、血肿。

引言

近几十年来，经近端桡动脉的经桡动脉入路（TRA）已成为实施诊断性和治疗性冠状动脉手术的标准入路部位，多项研究已证实其相较于经股动脉入路的优势，例如减少入路部位并发症，甚至降低死亡率，尤其是在高危患者中。在某些情况下，解剖变异可能限制TRA的临床获益，导致诸如桡动脉闭塞（RAO）等并发症，这是该入路迄今最常见的并发症，24小时发生率较高，且30天后50%的患者出现再通。若有必要，RAO的存在会限制未来手术的入路。在经验丰富的中心，报告的RAO发生率仍然很高。

经手部解剖鼻烟窝的远端桡动脉入路（DRA）是近年来出现的一种技术，并已在多项多中心研究和荟萃分析中得到证实，用于为接受冠状动脉造影和冠状动脉介入治疗的患者建立动脉入路，与经桡动脉入路（TRA）相比，除减少桡动脉闭塞（RAO）的发生率外，还可缩短止血时间，有利于患者和术者的舒适度。由于某些解剖学特征，如远端桡动脉的尺寸、深度、迂曲的存在及其周围特定的解剖结构，DRA的学习曲线略高于TRA。最初描述的DRA技术基于解剖学标志（常规穿刺），然而，引入超声作为穿刺工具使术者能够识别动脉的尺寸和走行，此外还能更好地评估该区域的解剖结构，从而避免对其造成损伤。迄今为止进行的大多数注册研究和临床试验均为单中心研究，因此开展协作研究对于确定DRA的实用性具有重要意义。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。