BIO|MASTER.CSP 研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病 / 心力衰竭分类,主题涵盖人工心脏起搏、人工心脏起搏器、心脏再同步治疗设备、心动过缓、传导障碍、心脏传导缺陷与心力衰竭

Biotronik SE & Co. KGBiotronik SE & Co. KG
clinicaltrials
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时间序列分类Cardiac Pacing, ArtificialCardiac Pacemaker, ArtificialBradycardiaConduction DisorderConduction Defect, CardiacHeart Failure
BIO|MASTER.CSP Study

基本信息

模态
时间序列
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

BIO|MASTER.CSP 研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于循环系统疾病 / 心力衰竭分类,主题涵盖人工心脏起搏、人工心脏起搏器、心脏再同步治疗设备、心动过缓、传导障碍、心脏传导缺陷与心力衰竭。研究旨在测试 Amvia 起搏器与 Solia CSP S 导线用于左束支区域起搏(LBBAP)的临床安全性与性能,纳入具有心脏起搏器或心脏再同步治疗适应证、拟植入左束支区域刺激系统的患者。参与者将在入组、植入及出院前、1、6、12 个月随访时到访,并可能进行年度随访,直至 Solia CSP S 获监管批准后研究终止(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:人工心脏起搏、人工心脏起搏器、心脏再同步治疗设备、心动过缓、传导障碍、心脏传导缺陷、心力衰竭。本临床研究的目标是测试 Amvia 起搏器和 Solia CSP S 导线用于左束支区域起搏(LBBAP)时的临床安全性和性能。患者人群包括具有心脏起搏器适应证或心脏再同步治疗适应证、并计划植入左束支区域刺激系统的患者。参与者将在研究入组时、植入时及出院前、1、6 和 12 个月随访时到访研究中心。在 Solia CSP S 获得监管批准后研究终止之前,可能适用额外的年度随访。临床研究的总持续时间预计为 unti

【主题与分类】

主题标签:Cardiac Pacing, Artificial、Cardiac Pacemaker, Artificial、Bradycardia、Conduction Disorder、Conduction Defect, Cardiac、Heart Failure。本站分类:循环系统疾病/心力衰竭。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06620237

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    • 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:心脏起搏,人工;心脏起搏器,人工;心脏再同步治疗设备;心动过缓;传导障碍;传导缺陷,心脏;心力衰竭。本临床研究的目标是测试Amvia起搏器和Solia CSP S导线用于左束支区域起搏(LBBAP)时的临床安全性和性能。患者群体包括具有心脏起搏器适应证或心脏再同步治疗适应证,并计划植入左束支区域刺激系统的患者。参与者将在研究入组时、植入时及出院前、1个月、6个月和12个月随访时前往研究中心。在Solia CSP S获得监管批准后研究终止前,可能进行额外的年度随访。临床研究的预计总持续时间直至2027年9月,以末例患者出组(LPO)为准。在访视期间,将进行常规的起搏器和导线测量。记录12导联心电图以记录自身心律和心室起搏心律,从而评估左束支区域起搏。

心脏起搏器的编程将根据参与者的治疗需求进行。该研究预计在欧洲、澳大利亚和新西兰的大约18个地点开展,每个地点预计有多名医生参与。

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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