OMNI 研究——评估美敦力起搏器、除颤器与心脏再同步治疗设备中的疗法

OMNI 研究数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦美敦力起搏器、除颤器与心脏再同步治疗设备中的疗法评估,覆盖室性心动过速、充血性心力衰竭、心室颤动、心室功能障碍与心动过缓等循环系统疾病

Medtronic Cardiac Rhythm and Heart FailureMedtronic Cardiac Rhythm and Heart Failure
clinicaltrials
浏览 8
其他分类Tachycardia, VentricularHeart Failure, CongestiveVentricular FibrillationVentricular DysfunctionBradycardia
OMNI Study--Assessing Therapies in Medtronic Pacemaker, Defibrillator, and Cardiac Resynchronization Therapy Devices.

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

OMNI 研究——评估美敦力起搏器、除颤器与心脏再同步治疗设备中的疗法

OMNI 研究数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦美敦力起搏器、除颤器与心脏再同步治疗设备中的疗法评估,覆盖室性心动过速、充血性心力衰竭、心室颤动、心室功能障碍与心动过缓等循环系统疾病。源站描述指出,OMNI 结果体现了美敦力持续推动循证减震编程策略应用的重要性,并建议在充电期间抗心动过速起搏功能下采用更长的 VF NID,使医生无需延迟电击即可实施 ATP,从而让发作有机会自行终止。该数据可用于相关心律失常与心力衰竭设备疗法的分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:室性心动过速、充血性心力衰竭、心室颤动、心室功能障碍、心动过缓。OMNI 结果证明了美敦力持续努力推动循证减震编程策略应用的重要性。应在充电期间抗心动过速起搏(ATP)功能下采用更长的 VF NID(VF 区检测间期数)。充电期间 ATP 允许医生在不延迟电击的情况下使用 ATP 进行治疗。因此,VF NID 可以延长,以便通过使用充电期间 ATP 功能,让发作有机会在电击前立即自行终止。

【主题与分类】

主题标签:Tachycardia, Ventricular、Heart Failure, Congestive、Ventricular Fibrillation、Ventricular Dysfunction、Bradycardia。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/NCT00277524

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00277524

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    • 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。

数据说明

疾病:室性心动过速、心力衰竭、充血性、心室颤动、心室功能障碍、心动过缓。OMNI结果表明,美敦力持续努力推广基于证据的电击减少编程策略的重要性。在心室颤动区检测间期数(VF NID)较长时,应利用充电期间抗心动过速起搏(ATP)功能。充电期间ATP允许医生在不延迟电击的情况下使用ATP进行治疗。因此,VF NID可以延长,以便通过充电期间ATP功能,让发作有机会在即将电击前自行终止。

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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