无症状重度主动脉瓣狭窄早期瓣膜置换研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04204915

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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：主动脉瓣狭窄。这是一项大型实用性多中心前瞻性平行组开放随机对照试验。将在英国、澳大利亚和新西兰开展，目前正在多个国家寻求资助以扩大国际招募范围。该研究分为两个阶段：先锋阶段和主要阶段。因此，该研究将进行内部试点，以证明在最初两年内能够招募到所需数量的参与者。总体目标是确定对于无症状的重度主动脉瓣狭窄患者，早期主动脉瓣置换术是否比期待管理策略能带来更好的临床结局和成本效益。主要假设是，与传统的期待管理方法相比，对无症状重度主动脉瓣狭窄患者进行早期主动脉瓣置换术或经导管主动脉瓣植入术将减少心血管死亡和心力衰竭住院这一复合主要结局。潜在参与者将在诊断为重度主动脉瓣狭窄后由临床护理团队成员识别。将使用预先规定的纳入/排除标准对参与者进行资格筛选。

符合条件的参与者将获得一份书面版的参与者信息说明，详细说明研究的确切性质、参与者将涉及的内容以及参与可能带来的任何风险。参与者将至少有24小时的时间考虑这些信息并决定是否参与。该研究将最多随机分配2104名患有严重无症状AS的患者，接受指定的期待管理或主动脉瓣置换术。被随机分配到AVR的参与者将被列入等待名单，目标是在6个月内进行手术，具体取决于当地医院的等待名单。被随机分配到AVR的参与者将接受常规检查/程序，其中可能包括冠状动脉造影。如果冠状动脉造影的结果显示存在冠心病，则由负责

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。