Valvosoft真实世界证据结局登记研究
研究针对严重症状性钙化性主动脉瓣狭窄患者，这些患者不适合或拒绝标准瓣膜置换治疗（TAVR/SAVR）。Valvosoft®是一种超声图像引导的非侵入性治疗，利用聚焦超声能量机械软化钙化主动脉瓣叶，不产生热损伤
基本信息
资源简介
Valvosoft真实世界证据结局登记研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，属于循环系统疾病/心力衰竭领域，聚焦Valvosoft Outcomes Registry for Real-World Evidence。研究针对严重症状性钙化性主动脉瓣狭窄患者，这些患者不适合或拒绝标准瓣膜置换治疗（TAVR/SAVR）。Valvosoft®是一种超声图像引导的非侵入性治疗，利用聚焦超声能量机械软化钙化主动脉瓣叶，不产生热损伤。VALOR-PMCF登记是一项前瞻性、多中心研究，旨在CE认证后确认Valvosoft®在真实世界实践中的安全性、临床性能和获益-风险特征。参与者随访长达12个月，评估安全性事件、临床状态（NYHA）、生活质量（KCCQ）和超声心动图参数。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：主动脉瓣疾病、严重主动脉瓣狭窄、主动脉瓣钙化、超声治疗、心力衰竭。严重症状性钙化性主动脉瓣狭窄与高发病率和高死亡率相关，部分患者不适合或拒绝标准瓣膜置换治疗（TAVR/SAVR）。Valvosoft®是一种超声图像引导的非侵入性治疗，旨在利用聚焦超声能量机械软化钙化主动脉瓣叶，而不造成热损伤。VALOR-PMCF登记是一项前瞻性、多中心研究，旨在CE认证后确认Valvosoft®在真实世界实践中的安全性、临床性能和获益-风险特征。参与者将被随访长达12个月，以评估安全性事件、临床状态（NYHA）、生活质量（KCCQ）和超声心动图参数，包括主动脉瓣面积和跨瓣
【主题与分类】
主题标签：Aortic Valve Disease、Aortic Stenosis, Severe、Aortic Valve Calcification、Ultrasound Therapy、Heart Failure。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/NCT07520591
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）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07520591
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、重度主动脉瓣狭窄、主动脉瓣钙化、超声治疗、心力衰竭。重度症状性钙化性主动脉瓣狭窄与高发病率和高死亡率相关，部分患者不适合或拒绝标准瓣膜置换治疗（TAVR/SAVR）。Valvosoft®是一种超声图像引导的非侵入性治疗，旨在利用聚焦超声能量机械软化钙化的主动脉瓣叶，而不造成热损伤。VALOR-PMCF注册研究是一项前瞻性、多中心研究，旨在确认Valvosoft®在获得CE标志后真实世界实践中的安全性、临床性能和获益-风险特征。参与者将被随访长达12个月，以评估安全性事件、临床状态（NYHA）、生活质量（KCCQ）和超声心动图参数，包括主动脉瓣面积和跨瓣压差。
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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