机器人经颈静脉导管三尖瓣置换

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07516145

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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：三尖瓣反流（TR）、瓣膜性心脏病、经导管瓣膜置换术。瓣膜性心脏病（VHD）由心脏瓣膜异常引起，可导致心力衰竭和死亡等严重并发症，全球约有2.2亿患者受累。随着全球人口老龄化，VHD的患病率持续增长。经导管心脏瓣膜介入治疗已成为微创替代方案，具有恢复时间更短、不适感更少等优势。然而，当前基于手动导管的技术操作复杂、高度依赖临床医生的专业技能，并且由于长时间暴露于X射线辐射以及穿戴笨重的防护装备，存在显著的身体风险。为应对这些挑战，提出了一种新型通用型心内机器人系统，以提高精确性、安全性和手术效率。该系统集成了高灵活性、高负载能力的导管器械、模块化同心机器人平台以及增强现实（AR）导航界面。该导管的设计在导航复杂心内路径所需的柔顺性与器械部署所需的刚性之间实现了平衡。

机器人平台的模块化架构提升了多功能性，使其能够跨各种手术和解剖变异进行控制，而AR系统通过多模态图像融合促进了直观的术前规划和实时术中引导。核心创新在于克服现有局限：平衡导管柔顺性与负载能力，扩展机器人系统对不同瓣膜手术的适应性，以及改善与计算机断层扫描、经食管超声心动图和透视等成像模式的集成。该项目旨在开发用于器械设计的精密模型、多器械协调的控制策略以及先进的导航工具。这些技术进步旨在提升机器人 intracardiac 干预的临床实用性，使其更安全、更高效，并更易于

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。