Valiant Mona LSA 胸主动脉覆膜支架系统在胸主动脉瘤及慢性夹层中的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Valiant Mona LSA 胸主动脉覆膜支架系统在胸主动脉瘤及慢性夹层中的评估

University Hospital, ToulouseUniversity Hospital, Toulouse
clinicaltrials
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其他Aortic Aneurysm, Thoracic
Evaluation of the Valiant Mona LSA Thoracic Stent Graft System in Thoracic Aortic Aneurysms and Chronic Dissections

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Valiant Mona LSA 胸主动脉覆膜支架系统在胸主动脉瘤及慢性夹层中的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Valiant Mona LSA 胸主动脉覆膜支架系统在胸主动脉瘤及慢性夹层中的评估。源站描述指出,为在降主动脉瘤中获得足够锚定区,可能需要覆膜支架覆盖左锁骨下动脉;为保证现有成品支架的充分密封,建议在动脉瘤近端瘤颈与支架前缘之间保留 20 mm 健康主动脉。将近端锚定区延伸至弓部并覆盖左锁骨下动脉可便于支架放置,但可能增加严重神经系统结局风险,锁骨下动脉血运重建也伴随严重风险。该系统由主体支架和分支支架组成(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胸主动脉瘤。为在高达 40% 的降主动脉瘤(DTA)中获得足够的锚定区,可能需要覆膜支架覆盖左锁骨下动脉(LSA)。为确保当前可用的成品覆膜支架充分密封,建议在动脉瘤近端瘤颈与覆膜支架前缘之间保留 20 mm 的健康主动脉。通过将近端锚定区延伸至弓部并覆盖 LSA,可便于覆膜支架放置;然而,严重神经系统结局(脑部及截瘫)的风险可能更高,尽管这仍有争议。已知锁骨下动脉血运重建也伴随严重风险,其可能涉及旁路或移位术。Valiant Mona LSA 胸主动脉覆膜支架系统(Medtronic,Santa Rosa,Calif)由主体覆膜支架和分支覆膜支架组成。

【主题与分类】

主题标签:Aortic Aneurysm, Thoracic。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03738124

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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:胸主动脉瘤。在多达40%的降主动脉瘤(DTAs)中,可能需要支架移植物覆盖左锁骨下动脉(LSA)以获得足够的锚定区。为确保现有即用型支架移植物充分密封,建议在动脉瘤近端颈部与支架移植物前缘之间保留20毫米的健康主动脉。通过将近端锚定区延伸至主动脉弓并覆盖LSA,可便于支架移植物的放置;然而,尽管仍有争议,但此举可能伴随更高的严重神经系统结局风险(脑部及截瘫)。已知锁骨下动脉血运重建,可能涉及旁路移植或移位术,也伴有严重风险。Valiant Mona LSA胸主动脉支架移植物系统(Medtronic,加州圣罗莎)由主体支架移植物和分支支架移植物组成,旨在保持LSA通畅的同时,引导血液循环绕过侵袭的动脉瘤。

本可行性研究的目的是描述Valiant Mona LSA胸主动脉覆膜支架系统的安全性特征,包括在确定的研究人群(动脉瘤及慢性B型夹层)中对该器械急性期及1个月随访时的安全性和有效性进行评估。该人群将在5年内每年进行随访。这项试点性、非随机、单臂前瞻性研究将纳入20名患者。纳入标准要求患者患有胸主动脉瘤(TAA)或夹层,并具有覆膜支架置入指征。主要终点将为动脉瘤相关死亡、卒中、截瘫、左臂/手缺血以及治疗成功。技术成功将通过1个月、6个月时的影像学检查进行评估,此后5年内每年评估一次。

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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