Absnow可吸收ASD封堵系统治疗ASD患者的安全性与有效性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕Absnow可吸收ASD封堵系统治疗房间隔缺损患者的安全性与有效性研究,属于循环系统疾病领域

Lifetech Scientific (Shenzhen) Co., Ltd.Lifetech Scientific (Shenzhen) Co., Ltd.
clinicaltrials
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文本预测Heart Septal Defects, AtrialAtrial Septal Defect
Safety and Efficacy Study of Absnow Absorbable ASD Closure System For Treating ASD Patients

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Absnow可吸收ASD封堵系统治疗ASD患者的安全性与有效性研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕Absnow可吸收ASD封堵系统治疗房间隔缺损患者的安全性与有效性研究,属于循环系统疾病领域。数据覆盖Heart Septal Defects, Atrial与Atrial Septal Defect相关主题,涉及介入封堵治疗这一微创、疗效确切、恢复期短且无需体外循环的治疗方式。源站描述提及该封堵系统已在动物(猪)ASD模型中完成植入实验,植入成功率为100%,并进行了最长2年的观察。可用于评估封堵系统临床研究设计、疗效与安全性相关分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Heart Septal Defects, Atrial,Atrial Septal Defect。房间隔缺损(以下简称“ASD”)是一种常见的先天性心脏病(以下简称“CHD”),约占儿童CHD的10%。最初,ASD通过外科手术治疗。如今,以微创、疗效确切、恢复期短、无需体外循环为特点的经导管ASD封堵为CHD提供了一种新的安全有效的治疗方法。根据大量临床报告,使用经导管封堵器进行ASD封堵具有成功率高、封堵效果好、并发症风险低的特点。Absnow可吸收ASD封堵系统已经过植入实验,将其植入动物(猪)ASD模型,植入成功率为100%。长达2年的观察表明,心脏

【主题与分类】

主题标签:Heart Septal Defects, Atrial、Atrial Septal Defect。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03601039

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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

疾病:房间隔缺损。房间隔缺损(以下简称“ASD”)是一种常见的先天性心脏病(以下简称“CHD”),约占儿童CHD的10%。最初,ASD通过外科手术治疗。如今,经导管ASD封堵术具有微创、疗效确切、恢复期短、无需体外循环等特点,为CHD提供了一种安全有效的新疗法。根据大量临床报告,使用经导管封堵器进行ASD封堵具有成功率高、封堵效果好、并发症风险低等优点。Absnow可吸收ASD封堵系统已经进行了植入实验,将其植入动物(猪)ASD模型,植入成功率为100%。长达2年的观察表明,覆盖植入装置的心肌细胞和内皮细胞与对照组(镍钛合金封堵器)无差异,数量众多,且炎症反应显著低于对照组。

观察期间,试验中所有封堵器均未脱落或移位,未出现明显的术后并发症,因此,该封堵器具备局部应用可行性和系统安全性。由先健科技研发的Absnow可吸收房间隔缺损封堵系统通过了CFDA深圳医疗器械质量监测和检验中心的注册检验,验证了该封堵系统在机械强度、理化性能和生物学性能方面符合产品技术规格。根据CFDA发布的《医疗器械注册管理办法》(第4号令)和《医疗器械临床试验质量管理规范》(第25号)的规定,该产品具备进行临床试验的条件。

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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