经导管主动脉瓣置换术对比外科主动脉瓣置换术治疗重度主动脉瓣狭窄合并小主动脉瓣环老年患者：前瞻性随机研究 VIVA 试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项前瞻性、多中心、随机、开放标签试验，纳入重度主动脉瓣狭窄且主动脉瓣环较小（3D-CT 或 3D-TEE 评估平均瓣环直径＜23mm 且最小直径≤21.5mm）的患者，按 1:1 随机分配至 TAVR 或 SAVR
基本信息
资源简介
经导管主动脉瓣置换术对比外科主动脉瓣置换术治疗重度主动脉瓣狭窄合并小主动脉瓣环老年患者：前瞻性随机研究 VIVA 试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项前瞻性、多中心、随机、开放标签试验，纳入重度主动脉瓣狭窄且主动脉瓣环较小（3D-CT 或 3D-TEE 评估平均瓣环直径＜23mm 且最小直径≤21.5mm）的患者，按 1:1 随机分配至 TAVR 或 SAVR。TAVR 使用 ACURATE neo、Edwards SAPIEN 3（20、23 或 26mm）或 CoreValve Evolut R/PRO（23 或 26mm）瓣膜，SAVR 采用标准技术。数据可用于比较两种术式在该人群中的疗效与安全性研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：退行性主动脉瓣疾病、主动脉瓣狭窄、主动脉瓣反流。这是一项前瞻性、多中心、随机、开放标签试验，纳入重度主动脉瓣狭窄且主动脉瓣环较小（经 3D-CT 或 3D-TEE 评估，平均主动脉瓣环直径＜23mm 且最小直径≤21.5mm）的患者。患者将按 1:1 随机分配至 TAVR 或 SAVR。TAVR 手术将使用 ACURATE neo 主动脉瓣、Edwards SAPIEN 3 瓣膜（20、23 或 26mm）或 CoreValve Evolut R 或 Evolut PRO 瓣膜系统（23 或 26mm）。这些瓣膜型号的新迭代版本也可能被纳入。SAVR 手术将采用标准技术进行，在瓣膜假体或手术方式（如主动脉根部扩大）的类型和尺寸方面没有限制。对于 TAVR 和 SAVR，瓣膜类型和尺寸的选择、入路途径（针对 TAVR）
【主题与分类】
主题标签：Degenerative Aortic Valve Disease、Aortic Stenosis、Aortic Regurgitation。本站分类：循环系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03383445
下载信息
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03383445
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：退行性主动脉瓣疾病、主动脉瓣狭窄、主动脉瓣反流。这是一项前瞻性、多中心、随机、开放标签试验，纳入重度主动脉瓣狭窄且主动脉瓣环较小的患者（通过三维CT或三维经食管超声心动图评估，平均主动脉瓣环直径<23mm，最小直径≤21.5mm）。患者将按1：1比例随机分配至TAVR或SAVR。TAVR手术将使用ACURATE neo主动脉瓣、Edwards SAPIEN 3瓣膜（20、23或26mm）或CoreValve Evolut R或Evolut PRO瓣膜系统（23或26mm）进行。这些瓣膜模型的新迭代版本也可能被纳入。SAVR手术将采用标准技术进行，对瓣膜假体的类型和尺寸或手术方式（如主动脉根部扩大）不设限制。对于TAVR和SAVR，瓣膜类型和尺寸的选择、入路途径（针对TAVR）、是否采用额外操作（如根部扩大）均由治疗患者所在中心的心脏团队自行决定。
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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