ORACLE：慢性肢体威胁性缺血患者病变准备中的轨道旋磨术
ORACLE 是一项覆盖欧洲的研究，计划随访 250 名慢性肢体威胁性缺血（CLTI）患者，评估轨道旋磨术（OA）在真实临床实践中的效果
基本信息
资源简介
ORACLE：慢性肢体威胁性缺血患者病变准备中的轨道旋磨术
ORACLE 是一项在欧洲范围内开展的研究，全称为 ORbital Atherectomy for Lesion Preparation in Patients With Chronic Limb-threatening ischEmia。该研究计划随访 250 名慢性肢体威胁性缺血（CLTI）患者，旨在评估轨道旋磨术（OA）在真实临床实践中的应用效果。轨道旋磨术是一种利用微型旋转工具轻柔去除动脉内部坚硬钙化斑块的操作，有助于开通血管，使球囊或支架等其他治疗手段能够更好地发挥作用。研究重点关注腿部股腘动脉或膝下动脉区域存在严重钙化病变的患者群体。该数据集收录于心血管系统疾病下的外周动脉疾病分类，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签涵盖慢性肢体威胁性缺血相关术语。
【数据集背景】
慢性肢体威胁性缺血是外周动脉疾病中较为严重的表现形式，常与动脉壁严重钙化相关，导致血管狭窄或闭塞，影响下肢血供。在此类病变中，钙化斑块会妨碍常规球囊扩张或支架植入的效果。轨道旋磨术作为一种病变准备手段，通过微型旋转工具去除钙化，为后续治疗创造条件。ORACLE 研究正是在这一背景下设计，旨在观察轨道旋磨术在欧洲真实临床实践中的表现，而非局限于严格控制的试验环境。该研究聚焦于股腘动脉或膝下动脉区域存在严重钙化的患者，这些部位是慢性肢体威胁性缺血常累及的区域。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Chronic Limb Threatening Ischemia 与 Chronic Limb-Threatening Ischemia。源站描述指出，ORACLE 是一项覆盖欧洲的研究，计划随访 250 名慢性肢体威胁性缺血患者。研究关注轨道旋磨术在真实临床实践中的效果，涉及的患者群体为股腘动脉或膝下动脉区域存在严重钙化病变者。除上述信息外，源站未提供关于具体变量字段、随访时间点、终点指标、影像学参数或人口统计学细节的进一步说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述表明 ORACLE 是一项欧洲范围的研究，计划随访 250 名患者。关于具体的招募方式、数据采集流程、随访实施细节、数据管理方式以及参与中心数量等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注外周动脉疾病、特别是慢性肢体威胁性缺血与严重钙化病变的临床研究或分析场景。由于研究评估的是轨道旋磨术在真实临床实践中的效果，其适用场景可包括了解该病变准备手段在实际诊疗条件下的应用情况，以及为股腘动脉或膝下动脉严重钙化患者的治疗策略提供参考。关于该数据集是否适合用于其他特定分析目的，源站未提供进一步说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、访问方式、数据格式或分析指南。使用者需参考 clinicaltrials.gov 上该研究的相关页面获取进一步信息。
【质量与限制】
该数据集基于一项计划随访 250 名患者的欧洲研究，聚焦于真实临床实践。关于数据质量、完整性、随访率、偏倚控制、统计分析方法或研究局限性等信息，源站未提供。使用者应注意，源站描述仅涵盖研究目的、人群规模与关注区域，未涉及具体结果或验证性结论。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式或许可条款。使用者应参考 clinicaltrials.gov 上该研究页面的相关说明，以了解引用与使用条件。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07270562
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
疾病：慢性肢体威胁性缺血、慢性肢体威胁性缺血。ORACLE是一项覆盖全欧洲的研究，将对250名患有慢性肢体威胁性缺血（CLTI）的患者进行随访。该研究旨在观察轨道旋切术（OA）在真实临床实践中的效果。OA是一种使用微型旋转工具轻柔去除动脉内坚硬钙化斑块的手术，有助于开通血管，使球囊或支架等其他治疗手段能更好地发挥作用。该研究聚焦于腿部股腘动脉或膝下动脉存在严重钙化的人群。
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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