Hummingbird ICE 研究
Hummingbird ICE Study 是一项前瞻性、多中心、开放标签、观察性注册研究,旨在收集真实世界数据,报告 VeriSight ICE 导管的性能与安全性

基本信息
资源简介
Hummingbird ICE 研究
Hummingbird ICE Study 是一项前瞻性、多中心、开放标签、观察性注册研究,旨在收集真实世界数据,报告 VeriSight ICE 导管的性能与安全性。研究覆盖心房颤动、心房颤动相关左心耳封堵、心脏瓣膜病、房间隔缺损、卵圆孔未闭及三尖瓣疾病等情形。该研究在一个或多个认可的机构审查委员会批准下开展,并遵循 International Standards Organization:14155;2011 定义的 Good Clinical Practice 指南、赫尔辛基宣言及所有适用的联邦与地方法律法规。VeriSight Pro 导管与 Philips EPIQ 系列超声系统配合使用,用于心内及腔内观察心脏与大血管解剖。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:ATRIAL APPENDAGE CLOSURE for ATRIAL FIBRILLATION、Atrial Fibrillation (AF)、Valve Disease, Heart、Atrial Septal Defect、Patent Foramen Ovale、Tricuspid Valve Disease。这是一项前瞻性、多中心、开放标签、观察性注册研究,旨在收集真实世界数据,以报告 VeriSight ICE 导管的性能与安全性。该研究将在一个或多个认可的机构审查委员会批准下开展,并遵循 International Standards Organization:14155;2011 定义的 Good Clinical Practice 指南、赫尔辛基宣言以及所有适用的联邦与地方法律法规。VeriSight Pro 导管用于与 Philips EPIQ 系列超声系统配合使用。VeriSight Pro 旨在用于心脏与大血管解剖和生理的心内及腔内可视化,以及观察其他器械在心脏内的可视化。
【主题与分类】
主题标签:Atrial Fibrillation (AF)、Valve Disease, Heart、Atrial Septal Defect、Patent Foramen Ovale、Tricuspid Valve Disease。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/NCT07552272
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07552272
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- 部分平台提供 SDK,例如:
- OpenDataLab:
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:心房颤动、心房颤动(AF)、瓣膜病、心脏、房间隔缺损、卵圆孔未闭、三尖瓣疾病的心房附件封堵术。这是一项前瞻性、多中心、开放标签、观察性注册研究,旨在收集真实世界数据,报告VeriSight ICE导管的性能和安全性。该研究将在获得一个或多个认可的机构审查委员会批准的情况下进行,并遵守国际标准化组织:14155;2011中定义的药物临床试验质量管理规范指南、《赫尔辛基宣言》以及所有适用的联邦和地方法律法规。VeriSight Pro导管用于配合Philips EPIQ系列超声系统使用。VeriSight Pro旨在用于心脏和大血管解剖与生理学的心内和腔内可视化,以及心脏内其他设备的可视化。该导管仅用于心脏介入经皮手术和结构性心脏手术期间的成像引导。VeriSight的详细描述可在产品说明书中找到。
入组患者将使用VeriSight进行各类经皮心脏介入手术的成像。本研究的目标是收集一套全面的原始、去标识化的原生未处理超声图像数据集,并在可获得的情况下,收集VeriSight Pro在常规经皮心脏介入手术和/或消融手术中使用时相关的透视、CT和MRI图像、人口统计信息及手术参数。收集的数据将用于旨在优化VeriSight Pro成像平台的图像质量、图像处理和互操作性的开发工作。
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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