Microvascular Plug (MVP) 治疗肺动静脉畸形 (PAVMs)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于肺动静脉畸形(PAVMs)的经导管栓塞治疗。PAVM 栓塞旨在防止右向左分流,从而降低卒中、脑脓肿、缺氧甚至猝死风险

Johns Hopkins UniversityJohns Hopkins University
clinicaltrials
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医学影像Pulmonary Arteriovenous Malformation
Microvascular Plug (MVP) for the Treatment of Pulmonary ArterioVenous Malformations (PAVMs)

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

Microvascular Plug (MVP) 治疗肺动静脉畸形 (PAVMs)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于肺动静脉畸形(PAVMs)的经导管栓塞治疗。PAVM 栓塞旨在防止右向左分流,从而降低卒中、脑脓肿、缺氧甚至猝死风险。尽管手术时间长、单个 PAVM 常需多个弹簧圈且再通率为 5% 至 15%,可解脱弹簧圈仍是应用最广的栓塞装置。Amplatzer Vascular Plug (AVP) 可快速释放单个封堵装置,但无法经微导管输送,仅适用于供血动脉较粗的较大 PAVM。本数据涉及新型 MVPTM Micro Vascular Plug System (MVP, Medtronic) 的相关研究信息(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肺动静脉畸形。经导管栓塞已成为治疗肺动静脉畸形(PAVMs)的标准治疗。进行 PAVM 栓塞是为了防止右向左分流,这种分流使患者面临卒中、脑脓肿、缺氧甚至猝死的风险。尽管手术时间长、通常需要多个弹簧圈才能封堵单个 PAVM,且再通率为 5% 至 15%,但最广泛使用的栓塞装置仍然是通过微导管输送的可解脱弹簧圈。弹簧圈栓塞的替代方案是 Amplatzer Vascular Plug (AVP)。AVP 允许快速释放单个封堵装置。然而,AVP 无法通过微导管输送,这限制了 AVP 在供血动脉较粗的较大 PAVM 中的实用性。新的 MVPTM Micro Vascular Plug System (MVP, Medtronic) 被 des

【主题与分类】

主题标签:Pulmonary Arteriovenous Malformation。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04396041

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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

病情:肺动静脉畸形。经导管栓塞已成为治疗肺动静脉畸形(PAVMs)的标准疗法。进行PAVM栓塞旨在防止右向左分流,从而降低患者发生中风、脑脓肿、缺氧乃至猝死的风险。尽管手术时间长,通常需要多个弹簧圈才能闭塞单一PAVM,且再通率介于5%至15%之间,但目前最广泛使用的栓塞装置仍是通过微导管递送的可解脱弹簧圈。弹簧圈栓塞的替代方案是Amplatzer血管塞(AVP)。AVP能够快速递送单个闭塞装置。然而,AVP无法通过微导管递送,这限制了AVP在具有较大供血动脉的较大PAVM中的应用。新型MVPTM微血管塞系统(MVP,美敦力)旨在结合两种装置的优势,通过微导管以单个栓塞装置快速且可预测地闭塞小血管。

在研究机构中,研究者拥有规模庞大的PAVM诊疗实践,因为他们是大型遗传性出血性毛细血管扩张症(HHT)卓越中心。目前,比较这些设备用于治疗PAVM的数据非常匮乏。具体而言,几乎没有数据能够指导介入放射科医生根据患者的临床特征、PAVM供血动脉的大小以及成本来选择何种设备。研究者将创建一个登记处/数据库,纳入在研究者的HHT卓越中心接受肺动静脉畸形栓塞治疗的所有患者,收集数据,并加入研究者现有PAVM数据库中至少过去7年的数据。接受MVP栓塞的患者将被评估,并与接受其他实体栓塞设备(弹簧圈/封堵器)栓塞的患者进行比较。研究者将评估再灌注率、即刻治

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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