P波时限与局部电位预测肺静脉隔离后房颤复发

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于接受肺静脉隔离(PVI)治疗的房颤患者,尤其是使用 FARAPULSE™ PFA 系统的阵发性房颤人群

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时间序列预测Atrial Fibrillation (AF)Atrial Fibrillation (Paroxysmal)Pulmonary Vein Isolation
P-wave Duration and Local Potential as Predictors of AF Recurrence Following Pulmonary Vein Isolation

基本信息

模态
时间序列
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

P波时限与局部电位预测肺静脉隔离后房颤复发

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于接受肺静脉隔离(PVI)治疗的房颤患者,尤其是使用 FARAPULSE™ PFA 系统的阵发性房颤人群。数据围绕 P 波时限与局部电位展开,用于评估这些电生理指标对房颤复发的预测价值。覆盖的疾病领域为循环系统疾病,涉及房颤、阵发性房颤及肺静脉隔离等主题。可用于构建房颤复发风险预测模型,辅助临床决策与术后随访管理(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:心房颤动(AF)、接受 FARAPULSE™ PFA 系统治疗的心房颤动患者、心房颤动(阵发性)、肺静脉隔离。心房颤动(AF)是全球最常见的持续性心脏心律失常,与显著的发病率、死亡率和医疗资源使用相关。3 导管消融,最常见的是肺静脉隔离(PVI),是症状性 AF 的既定节律控制策略。4 历史上,这通过射频和热能量实现。然而,最近一种称为脉冲场消融(PFA)的新能量源已被引入。由于 PFA 具有组织选择性,它保留了附近结构如食管和膈神经的功能,使其使用更安全。由于 PFA 以短脉冲高能量输送,它也更高效率并导致更短的手术。尽管

【主题与分类】

主题标签:Atrial Fibrillation (AF)、Atrial Fibrillation (Paroxysmal)、Pulmonary Vein Isolation。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/NCT07471308

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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

条件:心房颤动(AF)、接受FARAPULSE™ PFA系统治疗的心房颤动患者、心房颤动(阵发性)、肺静脉隔离。心房颤动(AF)是全球最常见的持续性心律失常,与显著的发病率、死亡率和医疗资源使用相关。3 导管消融,最常见的是肺静脉隔离(PVI),是症状性AF已确立的节律控制策略。4 历史上,这通过射频和热能实现。然而,最近引入了一种称为脉冲场消融(PFA)的新能量源。由于PFA具有组织选择性,它保留了邻近结构如食管和膈神经的功能,使其使用更安全。由于PFA以短促的高能量脉冲释放,它也更为高效,并导致更短的手术时间。

尽管技术进步以及脉冲场消融(PFA)的出现,首次消融术后房颤的长期复发仍然常见,约发生于30-50%的患者中。5 术后随访策略,包括随访频率、心律监测强度以及抗凝管理,在不同医生和机构之间差异很大,且在很大程度上由主观评估而非客观的、基于科学的复发风险估计所指导。6 与此同时,消融术后无症状(沉默性)房颤复发加剧,限制了以症状驱动的随访的可靠性。7 房颤复发的根本原因大致由两种不同但互补的机制驱动:1. 心房基质改变(重构):许多患者因长期高血压、心力衰竭或房颤本身而存在既有的心房肌病或重构。这种“病变基质”易于在肺静脉之外引发并维持新的房颤触发灶。P波时限是体表心电图上一个简单、无创的标志物,是这种电学和结构重构的公认替代指标。2,9,10 2.

PVI隔离(再连接):消融的主要目标是创建持久、透壁的损伤。

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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