DISCOVER INOCA 前瞻性多中心注册研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 DISCOVER INOCA 前瞻性多中心注册研究,纳入经冠状动脉造影、血管内成像及 Coroventis Coroflow 心血管系统生理测量评估的稳定性缺血且无阻塞性冠状动脉疾病(INOCA)患者

基本信息
资源简介
DISCOVER INOCA 前瞻性多中心注册研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 DISCOVER INOCA 前瞻性多中心注册研究,纳入经冠状动脉造影、血管内成像及 Coroventis Coroflow 心血管系统生理测量评估的稳定性缺血且无阻塞性冠状动脉疾病(INOCA)患者。覆盖缺血伴非阻塞性冠状动脉疾病、冠状动脉微血管功能障碍、冠状动脉痉挛、内皮功能障碍、微血管性心绞痛及冠状动脉造影正常的胸痛等情形。数据可用于研究 INOCA 相关表型分类、生理指标评估及临床特征分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:缺血且无阻塞性冠状动脉疾病、冠状动脉微血管功能障碍、冠状动脉痉挛、内皮功能障碍、微血管性心绞痛、冠状动脉造影正常的胸痛。这是一项前瞻性、多中心注册研究,纳入经冠状动脉造影、血管内成像以及在 Coroventis Coroflow 心血管系统上获得的生理测量评估的稳定性缺血且无阻塞性冠状动脉疾病(INOCA)患者。Coroventis Coroflow 心血管系统和 PressureWire™ X 导丝(Abbott,Abbott Park,IL)是一种设备组合,由带有无线发射器(Wi-Box)的生理导丝、CoroHub 接收器和 CoroFlow 软件组成。PressureWire™ X 导丝是一种亲水涂层导丝,带有压力和温度传感器,能够测量生理指标,包括血流储备分数
【主题与分类】
主题标签:Coronary Microvascular Dysfunction、Coronary Vasospasm、Endothelial Dysfunction、Microvascular Angina。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/NCT05288361
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05288361
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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
疾病条件:缺血且无阻塞性冠状动脉疾病、冠状动脉微血管功能障碍、冠状动脉痉挛、内皮功能障碍、微血管性心绞痛、冠状动脉造影正常但存在胸痛。这是一项前瞻性、多中心注册研究,纳入病情稳定的缺血且无阻塞性冠状动脉疾病(INOCA)患者,通过冠状动脉造影、血管内成像以及在Coroventis Coroflow心血管系统上获取的生理学测量进行评估。Coroventis Coroflow心血管系统与PressureWire™ X导丝(Abbott,Abbott Park,IL)构成一套设备组合,包括带有无线发射器(Wi-Box)的生理学导丝、CoroHub接收器和CoroFlow软件。PressureWire™ X导丝是一种亲水涂层导丝,配有压力和温度传感器,能够测量包括血流储备分数(FFR)、静息全周期比值(RFR)、冠状动脉血流储备(CFR)和微循环阻力指数(IMR)在内的生理学指标。
导丝通过Wi-Box无线传输压力和温度数据至CoroHub接收器和CoroFlow软件,该软件是一个设计用于显示压力测量值、热稀释曲线和生理指标的软件界面。本注册研究将在美国最多10个使用Abbott Coroventis Coroflow心血管系统的中心招募500名受试者。这项多中心注册研究的总体目标是通过解剖学评估(冠状动脉造影和血管内成像)和使用Abbott Coroventis Coroflow心血管系统进行生理学评估,识别INOCA的特定表型,并确定长期结局。具体目标包括:* 描述以下INOCA表型的患病率:冠状动脉微血管功能障碍(CMD)、血管痉挛性心绞痛、混合型CMD/血管痉挛性心绞痛、其他冠状动脉生理异常以及非心源性胸痛;* 通过血管造影和冠状动脉内成像(血管内超声或光学相干断层扫描)描述INOCA患者心外膜冠状动脉粥样硬化及心肌桥(MB)的负担;* 描述t
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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