VitaFlow Liberty 系统经导管治疗单纯主动脉瓣反流
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 VitaFlow Liberty 系统经导管主动脉瓣置换(TF-TAVR)治疗单纯主动脉瓣反流的安全性与有效性展开

基本信息
资源简介
VitaFlow Liberty 系统经导管治疗单纯主动脉瓣反流
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕 VitaFlow Liberty 系统经导管主动脉瓣置换(TF-TAVR)治疗单纯主动脉瓣反流的安全性与有效性展开。研究比较 TAVR 术后 12 个月的全因死亡、心血管死亡、卒中、心力衰竭再住院及需透析的肾衰竭,并通过 CTA 评估瓣叶低衰减增厚(HALT)、瓣叶运动减弱(RLM)及主动脉瓣根部-假体同轴性,同时用经胸超声心动图评估 6 个月和 12 个月时左心室射血分数、左心室舒张末期容积指数等参数变化。可用于相关临床结局预测与疗效评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:主动脉瓣疾病、主动脉瓣反流、经导管主动脉瓣置换(TAVR)。本研究的目的是评估 TF-TAVR 治疗单纯主动脉瓣反流的安全性和有效性。研究将比较 TAVR 术后 12 个月的全因死亡率、心血管死亡率、卒中、心力衰竭再住院以及需要透析治疗的肾衰竭。此外,研究将通过 CTA 评估瓣叶低衰减增厚(HALT)和瓣叶运动减弱(RLM)的发生率,以及主动脉瓣根部-假体同轴性。入组后 6 个月和 12 个月将通过经胸超声心动图评估以下参数的变化和组间差异:左心室射血分数(Simpson 法)、左心室舒张末期容积指数(LVEDVi)、左心室收缩末期
【主题与分类】
主题标签:AORTIC VALVE DISEASES、Aortic Regurgitation。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/NCT06818084
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06818084
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:主动脉瓣疾病、主动脉瓣反流、经导管主动脉瓣置换术(TAVR)。本研究旨在评估TF-TAVR治疗单纯主动脉瓣反流的安全性和有效性。研究将比较TAVR术后12个月的全因死亡率、心血管死亡率、卒中、心力衰竭再住院及需透析治疗的肾衰竭。此外,研究将通过CTA评估低衰减瓣叶增厚(HALT)和瓣叶运动减弱(RLM)的发生率,以及主动脉瓣根部-假体同轴性。入组后6个月和12个月时,将使用经胸超声心动图评估以下参数的变化及组间差异:左心室射血分数(Simpson法)、左心室舒张末期容积指数(LVEDVi)、左心室收缩末期容积指数(LVESVi)、左心室舒张末期内径(LVEDd)、左心室收缩末期内径(LVESd)、估测主动脉瓣口面积、瓣膜反流及跨瓣压力梯度,并与基线进行比较。
本研究还将比较两组在入组后6个月和12个月时,明尼苏达心力衰竭生活质量问卷、社会支持评定量表(SSRS)、国际体力活动问卷(IPAQ)及6分钟步行试验(6MWT)相较于基线的变化及组间差异。此外,研究还将比较两组的手术费用、潜在并发症费用及疾病相关费用。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




