血流储备分数与IVUS指导中度狭窄患者临床结局研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦稳定型心绞痛合并中度冠状动脉狭窄患者,比较FFR指导与IVUS指导经皮冠状动脉介入治疗(PCI)的安全性和有效性

Seoul National University HospitalSeoul National University Hospital
clinicaltrials
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其他预测Stable Angina
Fractional FLow Reserve And IVUS for Clinical OUtcomes in Patients With InteRmediate Stenosis

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

血流储备分数与IVUS指导中度狭窄患者临床结局研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦稳定型心绞痛合并中度冠状动脉狭窄患者,比较FFR指导与IVUS指导经皮冠状动脉介入治疗(PCI)的安全性和有效性。研究为前瞻性、开放标签、随机、多中心试验,主要假设为FFR指导策略在随机化后24个月的患者导向复合终点(POCO)发生率上非劣于IVUS指导策略。样本量计算基于既往试验事件率,预计FFR组24个月POCO发生率为10%,IVUS组为12%。主要终点包括全因死亡、心肌梗死和任何再次血运重建的复合终点。该数据可用于心血管介入策略比较、终点预测建模及临床决策支持研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:稳定型心绞痛。1. 研究概述 本研究是一项前瞻性、开放标签、随机、多中心试验,旨在检验生理学或影像学指导的PCI在中度冠状动脉狭窄患者中的安全性和有效性。主要假设是,在中度冠状动脉狭窄患者中,与IVUS指导策略相比,FFR指导策略在随机化后24个月的患者导向复合终点(POCO)发生率上显示非劣效性。2. 研究人群和样本量计算 样本量计算 基于既往试验的事件率,研究者预测PCI后24个月POCO发生率在FFR指导组为10%,在IVUS指导组为12%。 主要终点:PCI后24个月的患者导向复合终点(全因死亡、心肌梗死、任何再次血运重建的复合终点) 设计:非劣效性,

【主题与分类】

主题标签:Stable Angina。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/NCT02673424

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病情况:稳定型心绞痛。1. 研究概述 本研究是一项前瞻性、开放标签、随机、多中心试验,旨在检验生理学或影像学引导下的PCI对中度冠状动脉狭窄患者的安全性和有效性。主要假设是,在中度冠状动脉狭窄患者中,FFR引导策略在随机化后24个月的患者导向复合终点(POCO)发生率方面,将不劣于IVUS引导策略。2. 研究人群和样本量计算 样本量计算 基于既往试验的事件发生率,研究者预测PCI后24个月时POCO发生率在FFR引导组为10%,在IVUS引导组为12%。* 主要终点:PCI后24个月的患者导向复合终点(全因死亡、心肌梗死、任何再次血运重建的复合终点)* 设计:非劣效性,delta = 2.5% * 抽样比例:FFR引导策略:IVUS引导策略 = 1:1 * I类错误(α):单侧5% * 入组时间:2年 * 总时间:4年(入组2年 + 随访2年)* 假设:POCO 10.0% vs.

在FFR或IVUS指导策略中分别为12.0% * 统计功效(1-β):90% * 主要统计方法:Kaplan-Meier生存分析及log-rank检验 * 预计退出率:总计2% * 随机化分层因素:糖尿病(600名患者(35%)将为糖尿病患者,每组300名患者)基于上述假设,考虑到退出率,本研究将纳入1,700名患者(每组850名患者)。3. 研究材料及血运重建指征对于FFR指导策略组,将使用压力传感导丝系统,血运重建标准为FFR ≤ 0.80。将通过静脉输注腺苷(140ug/kg/min)诱导充血。对于IVUS指导策略组,血运重建标准为MLA ≤ 3mm2或[3mm2 < MLA ≤ 4mm2且斑块负荷> 70%]。4. F

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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