ShortCut 上市后研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07631988

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：主动脉瓣狭窄接受TAVI治疗。这是一项由Pi-Cardia有限公司赞助的上市后、前瞻性、多中心、单臂上市后研究。ShortCut被指示用于作为生物假体主动脉瓣叶的切割装置，以便为有冠状动脉阻塞风险的受试者促进瓣中瓣手术。ShortCut已根据DEN240017获得FDA批准，本研究是根据FDA批准的使用指示对ShortCut进行的上市后评估。研究目标为：1. 收集有关在有冠状动脉阻塞风险的受试者中，于TAVR前使用ShortCut切割生物假体主动脉瓣叶的真实世界数据。2. 收集有关在有冠状动脉开口阻塞风险的受试者中，ShortCut和ViV TAVR手术后冠状动脉通畅性的真实世界数据。将在以下时间点从受试者的医疗记录中收集数据（如可用）：基线、索引手术、出院前和术后30天。

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。