TAVIS 注册研究 - Trilogy 心脏瓣膜系统用于主动脉瓣疾病患者管理
TAVIS Registry 是来自 clinicaltrials.gov 的注册研究数据集，聚焦 Trilogy 心脏瓣膜系统在主动脉瓣疾病患者管理中的应用
基本信息
资源简介
TAVIS 注册研究 - Trilogy 心脏瓣膜系统用于主动脉瓣疾病患者管理
TAVIS Registry 是来自 clinicaltrials.gov 的注册研究数据集，聚焦 Trilogy 心脏瓣膜系统在主动脉瓣疾病患者管理中的应用。覆盖主动脉瓣狭窄、主动脉瓣反流、主动脉瓣狭窄伴关闭不全、病理性缩窄、主动脉瓣疾病、心脏瓣膜病、老年心血管疾病及心室流出道梗阻等状况。数据来自接受微创经导管主动脉瓣植入术的主动脉瓣狭窄或反流患者，可用于观察该术式在相关人群中的表现与结局（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：状况：主动脉瓣狭窄、主动脉瓣反流、主动脉瓣狭窄伴关闭不全、病理性缩窄、主动脉瓣疾病、心脏瓣膜病、老年心血管疾病、心室流出道梗阻。主动脉瓣狭窄（AS）是主动脉瓣开口变窄，导致血液从左心室流向主动脉受限，也可能影响左心房压力。主动脉瓣反流（AR）是心脏主动脉瓣不能紧密关闭，使部分血液漏回心腔的状况。AS 和 AR 的症状可能包括疲劳和气短。主动脉瓣疾病可影响老年和较年轻人群。TAVIS Registry 将收集患有 AS 或 AR 并接受微创经导管主动脉瓣植入术的患者数据。
【主题与分类】
主题标签：Aortic Valve Stenosis、Aortic Valve Regurgitation、Aortic Valve Stenosis With Insufficiency、Constriction, Pathologic、Aortic Valve Disease、Heart Valve Diseases、Cardiovascular Diseases in Old Age、Ventricular Outflow Obstruction、Aortic Stenosis, Severe。本站分类：循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05536310
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05536310
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
疾病：主动脉瓣狭窄、主动脉瓣反流、主动脉瓣狭窄伴关闭不全、病理性缩窄、主动脉瓣疾病、心脏瓣膜疾病、老年心血管疾病、心室流出道梗阻。主动脉瓣狭窄（AS）是指主动脉瓣开口变窄，导致从左心室到主动脉的血流受限，还可能影响左心房的压力。主动脉瓣反流（AR）是指心脏的主动脉瓣不能紧密闭合，使部分血液反流回心腔。AS和AR的症状可能包括疲劳和气短。主动脉瓣疾病可影响老年人和较年轻人群。TAVIS注册研究将收集接受微创经导管主动脉瓣植入术的AS或AR患者的数据。
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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