冠状动脉内冷冻疗法对稳定型心绞痛或ACS患者易损斑块稳定作用的传统可行性研究

ICECAP 是一项多中心、前瞻性、单臂、介入性传统可行性临床研究,评估冠状动脉内冷冻疗法对易损或高风险斑块(HRP)的疗效与安全性,使用 CryoTherapy System(CTS)

Cryotherapeutics SACryotherapeutics SA
clinicaltrials
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其他分类Coronary Arterial Disease (CAD)PlaqueVulnerable PlaqueCryotherapyCryotherapy EffectCoronary Balloon
Intracoronary Cryotherapy Effect on Stabilization of Vulnerable Plaque in Patients With Stable Angina or ACS - A Traditional Feasibility Study

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

冠状动脉内冷冻疗法对稳定型心绞痛或ACS患者易损斑块稳定作用的传统可行性研究

ICECAP 是一项多中心、前瞻性、单臂、介入性传统可行性临床研究,评估冠状动脉内冷冻疗法对易损或高风险斑块(HRP)的疗效与安全性,使用 CryoTherapy System(CTS)。研究计划入组 25 例稳定型心绞痛或急性冠脉综合征(ACS)患者。已成功治疗罪犯病变、且经冠状动脉计算机断层扫描血管造影(CCTA)确认另一血管存在至少一个非限流性 HRP 病变的患者符合条件。合格患者将在计划操作中接受 CTS 冷冻治疗,时间在最长 8 周内(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:冠状动脉疾病(CAD)、斑块、易损斑块、冷冻疗法、冷冻疗法效果、冠状动脉球囊、伴心绞痛的冠状动脉粥样硬化。ICECAP 是一项多中心、前瞻性、单臂、介入性、传统可行性临床研究,旨在评估使用 CryoTherapy System(CTS)进行冠状动脉内冷冻疗法对易损或高风险斑块(HRP)的疗效和安全性。该研究计划入组 25 例稳定型心绞痛或急性冠脉综合征(ACS)患者。已成功治疗其罪犯病变,并且经冠状动脉计算机断层扫描血管造影(CCTA)确认在另一血管中存在至少一个非限流性 HRP 病变的患者符合研究条件。符合条件的患者将在计划操作期间使用 CTS 接受冷冻疗法,时间在最长 8 周内

【主题与分类】

主题标签:Coronary Arterial Disease (CAD)、Plaque、Vulnerable Plaque、Cryotherapy、Cryotherapy Effect、Coronary Balloon。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/NCT06939374

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    • 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:冠状动脉疾病(CAD)、斑块、易损斑块、冷冻疗法、冷冻疗法效应、冠状动脉球囊、伴心绞痛的冠状动脉粥样硬化。ICECAP是一项多中心、前瞻性、单臂、介入性、传统可行性临床研究,旨在评估使用冷冻治疗系统(CTS)对易损或高风险斑块(HRP)进行冠状动脉内冷冻疗法的有效性和安全性。该研究计划纳入25名稳定型心绞痛或急性冠脉综合征(ACS)患者。已成功治疗其罪犯病变,且在另一血管中确认存在至少一个非限流性HRP病变(经冠状动脉计算机断层扫描血管造影-CCTA确认)的患者符合研究条件。符合条件的患者将在确认符合条件后最多8周内,在计划手术期间使用CTS接受冷冻疗法。近红外光谱(NIRS)和光学相干断层扫描(OCT)成像将在基线手术期间以及9个月血管造影随访时使用。临床随访将在术后1、3、6、9和12个月进行。

主要终点为斑块负荷的降低,定义为术后9个月时通过NIRS测量的maxLCBI4mm降低30%。次要疗效终点包括:术后9个月时通过OCT评估的纤维帽厚度变化、术后9个月时斑块体积和斑块成分的变化。安全性终点包括手术成功率、任何冷冻治疗相关并发症或术后3个月和12个月时的任何主要不良心脏事件(MACE)。入组期预计持续9个月,所有受试者将在CTS手术后接受12个月的随访。

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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