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创建/更新时间

2026-10-08

资源简介

Ankura™ TAA Stent Graft System 上市后临床随访研究

Ankura™ TAA Stent Graft System Post-Market Clinical Follow-up Study 是一个登记于 clinicaltrials.gov 的临床研究数据集，聚焦于心血管系统疾病中的胸主动脉瘤领域。该研究围绕 Ankura™ TAA 覆膜支架系统展开，属于上市后临床随访研究，所涉及的疾病条件包括胸主动脉瘤（Aneurysm Thoracic）与胸主动脉夹层（Dissection of Thoracic Aorta）。数据集的主题标签同样指向这两类胸主动脉病变。整体而言，该数据集记录了一项针对特定胸主动脉支架系统在真实临床使用环境下开展随访的研究信息，可用于了解该器械上市后的临床研究设计与执行要求，其内容涉及研究方案遵循、伦理审批以及方案偏离与暂停等管理事项。

【数据集背景】

该数据集对应的研究为 Ankura™ TAA Stent Graft System 的上市后临床随访研究。上市后临床随访通常用于在器械获批上市后继续收集其临床表现与安全性相关信息。本研究所针对的疾病条件为胸主动脉瘤与胸主动脉夹层，二者均属于心血管系统疾病中与胸主动脉相关的病变类型。数据集来源于 clinicaltrials.gov，该站点的描述中明确了研究涉及的疾病条件，并强调了研究执行过程中对临床研究方案的严格遵循要求。

【数据内容】

数据集的主题标签为 Aneurysm Thoracic 与 Dissection of Thoracic Aorta，即胸主动脉瘤与胸主动脉夹层。源站描述中提及，研究者须严格遵循临床研究方案，不得偏离或实质性变更方案。同时，源站描述还涉及在受试者面临紧迫风险等紧急情况下，为立即消除风险而采取的措施可事后以书面形式报告。此外，研究过程中涉及的临床研究方案与知情同意书的修订、偏离请求以及已暂停临床研究的恢复等文件，均须获得伦理委员会的书面批准。除上述内容外，源站未提供更多关于数据内容的具体信息。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述中说明了研究执行与文件管理方面的要求，包括对临床研究方案的遵循、紧急情况下的书面报告机制，以及方案修订、知情同意修订、偏离请求和研究恢复等事项需经伦理委员会书面批准。关于数据的具体采集方式、采集时间范围、样本量、随访时长等信息，源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集可用于了解 Ankura™ TAA Stent Graft System 上市后临床随访研究的基本情况，包括其针对的疾病条件（胸主动脉瘤与胸主动脉夹层）以及研究执行中对方案遵循和伦理审批的要求。其适用场景可涵盖对胸主动脉相关疾病领域上市后临床研究设计的参考，以及对临床研究中方案偏离管理、紧急情况报告和伦理审查流程的了解。其他具体应用场景，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法。

【质量与限制】

源站描述中体现了对临床研究方案遵循、紧急情况书面报告以及伦理委员会书面审批等方面的要求，这些要求构成了研究执行过程中的管理约束。但关于数据集本身的质量指标、完整性、准确性评估以及具体限制，源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT05639569

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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/NCT05639569

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。

数据说明

条件：胸主动脉瘤、胸主动脉夹层。医生应严格遵循临床研究方案，不得偏离或实质性更改方案。然而，在紧急情况下，如受试者面临即刻风险，需立即消除该风险时，可事后以书面形式报告。在研究过程中，临床研究方案及知情同意书的修订、偏离请求以及暂停的临床研究的恢复等文件，均须获得伦理委员会的书面批准。

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