OPTION-EMEA 临床试验
OPTION-EMEA 是一项上市后研究,来自 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病 / 其他分类。该研究旨在收集真实世界临床数据,覆盖在一次介入手术中接受 FARAPULSE™ Pulsed Field Ablation (PFA) System 进行房颤消融、并随后使用 WAT

基本信息
资源简介
OPTION-EMEA 临床试验
OPTION-EMEA 是一项上市后研究,来自 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病 / 其他分类。该研究旨在收集真实世界临床数据,覆盖在一次介入手术中接受 FARAPULSE™ Pulsed Field Ablation (PFA) System 进行房颤消融、并随后使用 WATCHMAN FLX™ Pro 或 WATCHMAN FLX 装置完成左心耳封堵 (LAAC) 的患者。入组患者需经医生医学判断,临床适应证同时符合使用 FARAPULSE PFA System 进行房颤消融以及使用 WATCHMAN FLX Pro 或 WATCHMAN FLX 装置进行左心耳封堵,并作为其标准诊疗的一部分。数据可用于房颤。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病状态:心房颤动(AF)、心房颤动患者的卒中预防、左心耳封堵、脉冲场消融、心房颤动消融术、同期手术。OPTION-EMEA 上市后研究旨在收集真实世界临床数据,这些患者在同一次介入手术期间接受使用 FARAPULSE™ 脉冲场消融(PFA)系统进行的 AF 消融,并随后使用 WATCHMAN FLX™ Pro 或 WATCHMAN FLX 器械进行左心耳封堵(LAAC)。该研究将纳入临床上有指征使用 FARAPULSE PFA 系统进行心房颤动(AF)消融,并使用 WATCHMAN FLX Pro 或 WATCHMAN FLX 器械进行左心耳封堵(LAAC)治疗的患者,这些治疗作为由医生根据其医学判断确定的标准治疗的一部分。
【主题与分类】
主题标签:Atrial Fibrillation (AF)、Left Atrial Appendage Closure、Pulsed Field Ablation、Atrial Fibrillation Ablation Procedure、Concomitant Procedures。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/NCT07349121
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07349121
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- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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- 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
疾病状态:心房颤动(AF)、心房颤动患者的卒中预防、左心耳封堵、脉冲场消融、心房颤动消融术、同期手术。OPTION-EMEA 上市后研究旨在收集真实世界临床数据,这些患者在同一次介入手术期间接受使用 FARAPULSE™ 脉冲场消融(PFA)系统进行的 AF 消融,并随后使用 WATCHMAN FLX™ Pro 或 WATCHMAN FLX 器械进行左心耳封堵(LAAC)。该研究将纳入临床上有指征使用 FARAPULSE PFA 系统进行心房颤动(AF)消融,并使用 WATCHMAN FLX Pro 或 WATCHMAN FLX 器械进行左心耳封堵(LAAC)治疗的患者,这些治疗作为由医生根据其医学判断确定的标准治疗的一部分。
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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