环形多电极导管利用脉冲电场能量个体化识别与治疗心房颤动及相关心律失常的多功能性
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦环形多电极导管利用脉冲电场能量(PFA)个体化识别与治疗心房颤动及相关心律失常

基本信息
资源简介
环形多电极导管利用脉冲电场能量个体化识别与治疗心房颤动及相关心律失常的多功能性
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦环形多电极导管利用脉冲电场能量(PFA)个体化识别与治疗心房颤动及相关心律失常。覆盖阵发性或持续性心房颤动、心房颤动合并心房扑动、典型心房扑动等情形。源站描述指出,PFA 因效率、安全性及在特定人群(如肥厚型心肌病 HCM 患者增厚心房组织)中的潜在疗效而备受关注,但多数 PFA 临床试验入组人群高度筛选,常排除 HCM 等疾病状态及再次消融手术。该数据可用于了解 PFA 在更广泛人群中的适用性研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:阵发性或持续性心房颤动、心房颤动合并心房扑动、典型心房扑动。凭借其效率、安全性以及在特定患者群体(例如肥厚型心肌病(HCM)患者增厚的心房组织)中改善疗效的潜力,脉冲电场消融(PFA)在治疗心房颤动及相关心律失常方面的作用令人极为兴奋。然而,大多数 PFA 临床试验入组的是经过高度筛选的人群,且纳入/排除标准高度集中——例如,通常仅纳入有年龄上限标准的阵发性或持续性心房颤动(AF)患者,排除 HCM 等其他疾病状态,并且通常也排除再次消融手术。后者尤其成问题,因为再次手术在大多数医生的临床实践中相当普遍
【主题与分类】
主题标签:Atrial Fibrillation and Flutter、Atrial Flutter Typical。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/NCT06056557
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06056557
标准获取流程:
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- 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
条件:阵发性或持续性心房颤动、心房颤动与心房扑动、典型心房扑动。凭借其高效性、安全性以及在特定患者群体中(例如,肥厚型心肌病(HCM)患者增厚的心房组织)提高疗效的潜力,脉冲场消融(PFA)在治疗心房颤动及相关心律失常方面的作用引起了极大的兴奋。然而,大多数PFA临床试验纳入的是经过高度筛选的人群,并具有高度针对性的纳入/排除标准——例如,通常仅纳入符合年龄上限标准的阵发性或持续性心房颤动(AF)患者,排除HCM等其他疾病状态,并且通常也排除再次消融手术。后者尤其成问题,因为再次手术在大多数医生的临床实践中相当普遍。从某种意义上说,纳入这些限制性标准并不十分令人意外,因为大多数新型PFA导管是专门设计用于执行AF消融手术的某些特定环节(例如,仅肺静脉隔离)。
也就是说,当存在更复杂的基质(可能需要其他类型的病变集)时,允许更宽泛的入组标准可能并不实际。当然,其缺点是临床实践中最终接受治疗的大多数患者并未被入组患者群体所反映。VARIPULSE™导管技术是一种新型环形导管,采用可变环设计,包含多个电极,每个电极带有独立的冲洗孔,能够释放脉冲场能量。消融手术将遵循以下顺序:* 对左心房和/或右心房进行解剖标测和电压标测 * 为进行该标测,可使用VARIPULSE双向导管或兼容的FDA批准的传统多电极标测导管(例如Pentaray、Octaray或Optrell) * 对任何出现的或可诱发的心房扑动进行激动标测 * 在所有患者中实现肺静脉隔离(PVI)
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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