Concerto Versa™ 可解脱弹簧圈特定病例医疗保健专业人员临床调查
本数据集来自 clinicaltrials.gov，为 Concerto Versa™ 可解脱弹簧圈的多中心、前瞻性、按患者进行的医疗保健专业人员（HCP）回忆性调查
基本信息
资源简介
Concerto Versa™ 可解脱弹簧圈特定病例医疗保健专业人员临床调查
本数据集来自 clinicaltrials.gov，为 Concerto Versa™ 可解脱弹簧圈的多中心、前瞻性、按患者进行的医疗保健专业人员（HCP）回忆性调查。参与 HCP 在按获批器械标签常规使用 Concerto Versa™ 后记录个人使用病例经验，病例需在器械使用后 72 小时内录入，以识别围手术期安全事件并评估器械性能。计划从参与 HCP 处收集并汇总至少 30 个使用病例，数据采集为单时间点、无患者随访，各病例的 HCP 回复由第三方供应商汇总。覆盖动静脉畸形、胃肠道出血、胃静脉曲张、痔疮、盆腔静脉疾病、外周动脉瘤、门静脉栓塞、II 型内漏等主题（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：动静脉畸形、胃肠道出血、胃静脉曲张、痔疮、盆腔静脉疾病、外周动脉瘤、门静脉栓塞、II型内漏。Concerto Versa™医疗保健专业人员（HCP）临床评估是一项多中心、前瞻性的每位患者HCP回忆调查。参与的HCP将根据批准的设备标签，记录他们在常规使用Concerto Versa™后的个人使用案例经验。个人使用案例将在设备使用后72小时内录入，以识别围手术期安全事件并评估设备性能。将从参与的HCP中收集并汇总至少30个使用案例。此数据收集为单时间点，无患者随访。每个案例的个别HCP回复将由第三方供应商汇总。
【主题与分类】
主题标签：Arteriovenous Malformation、Gastrointestinal Bleed、Gastric Varices、Hemorrhoid、Pelvic Venous Disorders、Peripheral Aneurysms、Portal Vein Embolization、Type II Endoleak、Varicocele、Hemorrhage。本站分类：消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07639853
下载信息
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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/NCT07639853
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：动静脉畸形、胃肠道出血、胃静脉曲张、痔疮、盆腔静脉疾病、外周动脉瘤、门静脉栓塞、II型内漏。Concerto Versa™医疗保健专业人员（HCP）临床评估是一项多中心、前瞻性的每位患者HCP回忆调查。参与的HCP将根据批准的设备标签，记录他们在常规使用Concerto Versa™后的个人使用案例经验。个人使用案例将在设备使用后72小时内录入，以识别围手术期安全事件并评估设备性能。将从参与的HCP中收集并汇总至少30个使用案例。此数据收集为单时间点，无患者随访。每个案例的个别HCP回复将由第三方供应商汇总。
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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