轨道旋磨术与血管内碎石术治疗钙化冠状动脉结节（ORBIT-SHOCK）
ORBIT-SHOCK 是一项由研究者发起的多中心、前瞻性、随机临床试验，针对经光学相干断层扫描（OCT）识别出钙化结节（CN）、存在显著血管造影狭窄并适合经皮冠状动脉介入治疗（PCI）的动脉粥样硬化性冠心病患者
基本信息
资源简介
轨道旋磨术与血管内碎石术治疗钙化冠状动脉结节（ORBIT-SHOCK）
ORBIT-SHOCK 是一项由研究者发起的多中心、前瞻性、随机临床试验，针对经光学相干断层扫描（OCT）识别出钙化结节（CN）、存在显著血管造影狭窄并适合经皮冠状动脉介入治疗（PCI）的动脉粥样硬化性冠心病患者。钙化结节因病变难以充分扩张、支架植入前钙化结节无法被有效断裂，通常与更差的临床结局相关。该数据集可用于比较轨道旋磨术与血管内碎石术在钙化冠状动脉结节治疗中的效果，支持心血管介入相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Conditions: Coronary Arterial Disease (CAD), Coronary Calcification, Coronary Calcified Nodules, Orbital Atherectomy, Intravascular Lithotripsy, Optical Coherence Tomography (OCT), Percutaneous Coronary Intervention (PCI), Chronic Coronary Syndrome. 以钙化结节（CN）形式存在的冠状动脉钙化，由于病变难以充分扩张以及支架植入前无法适当断裂钙化结节，系统性地与更差的结局相关。ORBIT-SHOCK 试点研究是一项由研究者发起的多中心、前瞻性、随机临床试验。它将纳入被诊断为动脉粥样硬化性冠状动脉疾病、经光学相干断层扫描（OCT）识别出 CN、引起显著血管造影狭窄并有资格通过经皮冠状动脉介入治疗（PCI）进行血运重建的患者。Patients w
【主题与分类】
主题标签：Coronary Arterial Disease (CAD)、Coronary Calcification、Coronary Calcified Nodules、Orbital Atherectomy、Intravascular Lithotripsy、Optical Coherence Tomography (OCT)、Percutaneous Coronary Intervention (PCI)、Chronic Coronary Syndrome、Acute Coronary Syndrome (ACS)。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/NCT06736665
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06736665
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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；
- 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：冠状动脉疾病（CAD）、冠状动脉钙化、冠状动脉钙化结节、轨道旋磨术、血管内碎石术、光学相干断层扫描（OCT）、经皮冠状动脉介入治疗（PCI）、慢性冠脉综合征。以钙化结节（CN）形式存在的冠状动脉钙化系统性地与更差的预后相关，原因在于病变难以充分扩张，以及在支架植入前无法适当地碎裂钙化结节。ORBIT-SHOCK初步研究是一项由研究者发起的多中心、前瞻性、随机临床试验。该研究将纳入诊断为动脉粥样硬化性冠状动脉疾病、经光学相干断层扫描（OCT）识别存在导致显著血管造影狭窄的钙化结节、并适合通过经皮冠状动脉介入治疗（PCI）进行血运重建的患者。患者将按1：1比例随机接受轨道旋磨术（OA）或血管内碎石术（IVL）进行病变准备。主要终点：比较两种技术在实现充分支架扩张方面的效果，通过OCT测量。
次要终点：评估手术成功率和策略成功率，评估其对钙化结节修饰的影响，并监测12个月时不良临床事件的发生率。术后将对患者进行为期12个月的随访，以评估随访期间不良事件的发生率。
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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