冠状动脉狭窄植入Magmaris生物可吸收支架前的最佳预扩张治疗
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦冠状动脉狭窄等缺血性心脏病患者接受经皮冠状动脉介入治疗(PCI)时,在植入Magmaris生物可吸收支架(BRS)前进行最佳预扩张治疗的相关研究

基本信息
资源简介
冠状动脉狭窄植入Magmaris生物可吸收支架前的最佳预扩张治疗
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦冠状动脉狭窄等缺血性心脏病患者接受经皮冠状动脉介入治疗(PCI)时,在植入Magmaris生物可吸收支架(BRS)前进行最佳预扩张治疗的相关研究。覆盖的疾病包括冠状动脉疾病、稳定型心绞痛、冠状动脉狭窄、心肌梗死、心血管疾病、心肌缺血、动脉粥样硬化及冠状动脉疾病等。数据可用于分析预扩张策略对支架植入效果的影响,以及比较BRS与药物洗脱支架(DES)、裸金属支架(BMS)在减少支架内再狭窄方面的差异(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、稳定型心绞痛、冠状动脉狭窄、心肌梗死、心血管疾病、心肌缺血、动脉粥样硬化、冠状动脉疾病。简介:缺血性心脏病(IHD)的特征是冠状动脉进行性粥样硬化,可能导致冠状动脉狭窄或急性血栓和闭塞。IHD通常采用经皮冠状动脉介入治疗(PCI),包括球囊扩张和支架植入。药物洗脱支架(DES)的开发旨在最大限度地减少植入后的新生内膜生长,并相比裸金属支架(BMS)降低支架内再狭窄的风险。更新的器械,生物可吸收支架(BRS),由可在植入后缓慢溶解的生物可吸收材料制成。BRS可保证球囊扩张和植入后最佳的血管支撑,但动脉可
【主题与分类】
主题标签:Coronary Artery Disease、Stable Angina、Coronary Artery Stenosis、Myocardial Infarction、Cardiovascular Diseases、Myocardial Ischemia、Atherosclerosis of Artery、Coronary Disease、Heart Diseases、Arterial Occlusive Diseases。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/NCT04666584
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:冠状动脉疾病、稳定型心绞痛、冠状动脉狭窄、心肌梗死、心血管疾病、心肌缺血、动脉粥样硬化、冠状动脉疾病。引言:缺血性心脏病(IHD)以冠状动脉进行性粥样硬化为特征,可能导致冠状动脉狭窄或急性血栓形成与闭塞。IHD通常采用经皮冠状动脉介入治疗(PCI),包括球囊扩张和支架植入。与裸金属支架(BMS)相比,药物洗脱支架(DES)的开发旨在最大限度减少植入后新生内膜生长,并降低支架内再狭窄的风险。更新的器械——生物可吸收支架(BRS)——由生物可吸收材料制成,植入后会缓慢溶解。BRS能确保球囊扩张和植入后提供最佳的血管支撑,但当BRS消失后,动脉可恢复原有功能和弹性。
Magmaris BRS的发展,凭借其增强的径向支撑力及相较于前代BRS更薄的支架梁,旨在减少早期几代BRS所见的并发症,如回缩、断裂及晚期支架内血栓形成。以往研究表明,使用前一代Magmaris BRS治疗冠状动脉病变会导致管腔面积减小,这可能是由于斑块负荷增加,影响了支架区域,加之血管愈合早期新生内膜形成增多及快速溶解所致。由于BRS相比金属支架径向支撑力减弱,因此在BRS植入前对斑块进行修饰是必要的。ScoreFlex球囊是一种非顺应性球囊,其周边固定有切割元件,与标准非顺应性球囊治疗相比,能实现对钙化斑块的控制性扩张和碎裂。通过血管内超声(IVUS)和光学相干断层成像(OCT)进行的血管内成像,可在PCI前评估冠状动脉狭窄处斑块的形态和位置,从而优化植入过程。
支架处理的血管段也可以通过血管内评估。
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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