CLEAR-AS：CT-FFR指导的重度主动脉瓣狭窄患者血运重建

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07469371

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数据说明

疾病情况：重度主动脉瓣狭窄。重度主动脉瓣狭窄（AS）患者常合并冠状动脉疾病（CAD），这使经导管主动脉瓣置换术（TAVR）或外科主动脉瓣置换术（SAVR）的术前评估和临床决策变得复杂。尽管冠状动脉计算机断层扫描血管造影（CCTA）能提供出色的解剖学评估，并已成为主动脉瓣置换术前标准流程，但不足以判断冠状动脉病变的功能和血流动力学意义。基于CT的分数血流储备（CT-FFR）为评估缺血负荷提供了一种新型无创方法。这项前瞻性、单中心、随机、平行对照试验的目的是确定使用CT-FFR的“功能+解剖”评估策略是否比“仅解剖”策略具有增量价值。共300例计划接受主动脉瓣置换术的符合条件的重度AS患者将按1：1比例随机分为两组：1.

实验组（CCTA + CT-FFR）：心脏团队将根据CCTA解剖学狭窄和CT-FFR生理学数据（使用CT-FFR ≤0.80作为界定血流动力学显著缺血的阈值）共同制定血运重建策略（例如，同期或分期PCI/CABG）。2. 活性对照组（单纯CCTA）：心脏团队将仅根据CAD-RADS分类的CCTA解剖学分级制定血运重建策略。所有参与者将在AVR术后接受365天随访。主要终点为以患者为导向的复合终点，包括主要不良心血管事件（MACE，包括非致死性心肌梗死、不稳定性心绞痛、心源性死亡或心力衰竭入院）、致残性卒中、临床驱动的靶血管血运重建、瓣膜再干预以及危及生命或致残性出血。该研究假设，将CT-FFR纳入常规AVR术前评估将优化同期血运重建决策，避免不必要的侵入性操作，并u

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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