ACURATE Neo 2 瓣膜用于症状性主动脉瓣狭窄患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 ACURATE Neo 2 瓣膜在症状性主动脉瓣狭窄患者中的应用,属于循环系统疾病/其他分类

基本信息
资源简介
ACURATE Neo 2 瓣膜用于症状性主动脉瓣狭窄患者
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 ACURATE Neo 2 瓣膜在症状性主动脉瓣狭窄患者中的应用,属于循环系统疾病/其他分类。源站描述显示 MENA-TAVI 研究是一项由研究者发起的、前瞻性、单臂观察性试验,源人群为因严重主动脉瓣狭窄被转诊或就诊并需要干预的患者。心脏团队由介入心脏病专家和心血管外科医生组成,将整合临床数据、预测的 30 天死亡率、衰弱等个体因素、估计预期寿命及患者意愿,就经导管或外科主动脉瓣置换达成最佳治疗策略共识。计划接受 TAVI 的患者将接受资格筛选,符合全部入选标准且不符合排除标准者将被告知研究目的和流程(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:严重主动脉瓣狭窄。MENA-TAVI 研究是一项由研究者发起的、前瞻性、单臂观察性试验。因严重主动脉瓣狭窄被转诊或就诊并需要干预的患者构成源人群。由介入心脏病专家和心血管外科医生组成的心脏团队将整合可用的临床数据、预测的 30 天死亡率、影响死亡率的个体因素(如衰弱)以及估计的预期寿命和患者的意愿来评估患者,最终就经导管或外科主动脉瓣置换的最佳治疗策略达成共识。计划接受 TAVI 的患者将接受资格筛选。如果患者符合所有入选标准且不符合排除标准,他们将被告知研究的目的和过程,并将
【主题与分类】
主题标签:Severe Aortic Valve Stenosis。本站分类:循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05847751
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/NCT05847751
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:重度主动脉瓣狭窄。MENA-TAVI研究是一项由研究者发起的、前瞻性、单臂观察性试验。因重度主动脉瓣狭窄需要干预而被转诊或就诊的患者构成源人群。由介入心脏病学家和心血管外科医生组成的心脏团队将通过整合现有临床数据、预测的30天死亡率、影响死亡率的个体因素(如衰弱)以及估计的预期寿命和患者意愿来评估患者,最终就经导管或外科主动脉瓣置换的最佳治疗策略达成共识。计划接受TAVI的患者将接受资格筛选。如果患者符合所有入选标准且不符合排除标准,将向其告知研究目的和过程,并征求其参与意愿和书面知情同意。若同意,他们将接受ACURATE neo2主动脉生物瓣膜治疗。出院时和30天时,将采集构成主要安全性终点的临床结局。
出院时及30天时将获取额外的临床、操作及超声心动图数据,以评估次要终点。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




