心脏与血管手术中NE'X Glue R-eco预防性缝合线封堵
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦心脏与血管手术中缝合线出血的预防性封堵,涉及NE'X Glue R-eco的应用

基本信息
资源简介
心脏与血管手术中NE'X Glue R-eco预防性缝合线封堵
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦心脏与血管手术中缝合线出血的预防性封堵,涉及NE'X Glue R-eco的应用。覆盖疾病包括主动脉瘤、腹主动脉瘤、主动脉瓣狭窄、二尖瓣反流、三尖瓣反流、升主动脉瘤、腹部动脉瘤及外周动脉疾病。缝合线出血可导致严重并发症、增加费用甚至再手术,而输血存在风险。数据集可用于评估手术粘合剂在预防缝合线出血中的效果,支持相关临床预测与决策研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:主动脉瘤、腹主动脉瘤、主动脉瓣狭窄、二尖瓣反流、三尖瓣反流、升主动脉瘤、腹部动脉瘤、外周动脉疾病。缝合线出血是心血管手术中的常见问题,会导致严重并发症和费用增加。有效管理对于预防发病、致命后果以及需要再手术至关重要,而再手术死亡率高。输血存在风险,避免输血的患者往往恢复更好。手术技术的进步和抗凝剂的使用增加了对预防缝合线出血的稳健方法的需求。手术粘合剂正成为预防手术中空气和液体泄漏的标准做法。不同类别的粘合剂,如氰基丙烯酸酯、聚乙二醇聚合物、牛血清白……
【主题与分类】
主题标签:Aortic Aneurysm、Aortic Aneurysm Abdominal、Valve Stenoses, Aortic、Valve Regurgitation, Mitral、Valve Regurgitation, Tricuspid、Aneurysm of Ascending Aorta、Aneurysm Abdominal、Artery Diseases, Peripheral、Ventricular Aneurysm、Coronary Artery Disease。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06918496
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06918496
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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
病症:主动脉瘤、腹主动脉瘤、主动脉瓣狭窄、二尖瓣反流、三尖瓣反流、升主动脉瘤、腹部动脉瘤、外周动脉疾病。缝合线出血是心血管手术中的常见问题,会导致严重并发症和费用增加。有效管理对于预防疾病、致命后果及需再次手术至关重要,再次手术具有高死亡率。输血存在风险,避免输血的患者往往恢复得更好。外科技术的进步和抗凝剂的使用增加了对预防缝合线出血的稳健方法的需求。外科粘合剂正成为预防手术中空气和液体泄漏的标准做法。不同类别的粘合剂,如氰基丙烯酸酯、聚乙二醇聚合物、牛血清白蛋白(BSA)与戊二醛混合物、明胶和凝血酶密封剂以及纤维蛋白密封剂,各有优缺点。大多数氰基丙烯酸酯密封剂因内部使用时有感染、细胞毒性和组织坏死风险而用于外部。
它们能有效闭合皮肤切口、创伤伤口,并在闭合伤口上提供微生物屏障。聚乙二醇水凝胶粘合剂因其生物相容性、可降解性和可调控的机械性能而受到重视,既可作为流体屏障,也可作为止血剂。然而,它们可能引起显著的聚合后肿胀。纤维蛋白密封剂来源于血液,用于心脏、肝脏和脾脏手术中的止血。它们存在传播感染以及空气或气体栓塞的风险。明胶与凝血酶混合物是多种手术中通用的止血剂,包括神经等精细结构,因其毒性低。最后一类手术粘合剂包括牛血清白蛋白(BSA)与戊二醛(GA)或聚醛的混合物。在BioGlue®(CryoLife Inc.)和PREVELEAKTM(Baxter Advanced Surgery)中,BSA与细胞外蛋白交联,形成不依赖凝血系统的机械密封。NE’X Glue R-eco,一种新型粘合
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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