分叉多层血流调节器治疗腹主动脉瘤的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为分叉多层血流调节器治疗腹主动脉瘤的评估,涉及腹主动脉瘤与胸腹主动脉瘤两类疾病

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文本Aortic Aneurysm, AbdominalAortic Aneurysm, Thoracoabdominal
Evaluation of the Bifurcated Multilayer Flow Modulator for the Treatment of Abdominal Aortic Aneurysm

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

分叉多层血流调节器治疗腹主动脉瘤的评估

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为分叉多层血流调节器治疗腹主动脉瘤的评估,涉及腹主动脉瘤与胸腹主动脉瘤两类疾病。源站描述回顾了胸腹主动脉瘤血管腔内治疗的发展,提及开窗与分支支架的临床经验及围手术期死亡率数据,并指出部分患者因近端瘤颈解剖条件不佳而不适合 EVAR,以及不遵循 f-EVAR 指南时 I 型近端内漏发生率升高。可用于血管外科与腔内治疗相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:腹主动脉瘤、胸腹主动脉瘤。过去十年间,胸腹主动脉瘤(TAAA)的血管腔内治疗方法不断演进。开窗和分支支架的初步经验表明,完全血管腔内修复是有效的,并可能降低弓部、胸腹主动脉及肾旁动脉瘤患者的并发症发生率。Cleveland Clinic 团队近期报告了其采用开窗和分支支架治疗的首批 633 例患者的最新临床经验。肾旁动脉瘤的手术死亡率为 1.8%,I 至 III 型 TAAA 为 5.2%,IV 型 TAAA 为 2.3%。然而,30-40% 的 TAAA 患者由于近端瘤颈解剖条件不佳,仍不适合 EVAR。此外,当既定的 f-EVAR 指南被忽视时,I 型近端内漏的发生率也会升高,常导致血管腔内再干预或外科手

【主题与分类】

主题标签:Aortic Aneurysm, Abdominal、Aortic Aneurysm, Thoracoabdominal。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03024554

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    • 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

疾病:腹主动脉瘤、胸腹主动脉瘤。过去十年间,胸腹主动脉瘤(TAAAs)的血管内治疗方法取得了显著进展。开窗和分支支架移植物的初步经验表明,完全血管内修复是有效的,并可能降低弓部、胸腹及肾旁动脉瘤患者的并发症率。克利夫兰诊所团队最近报告了他们对首批633例采用开窗和分支支架移植物治疗患者的最新临床经验。肾旁动脉瘤的手术死亡率为1.8%,I至III型TAAAs为5.2%,IV型TAAAs为2.3%。然而,由于近端瘤颈解剖条件不佳,仍有30%-40%的TAAA患者不适合进行血管内动脉瘤修复(EVAR)。此外,当忽视已建立的开窗血管内动脉瘤修复(f-EVAR)指南时,I型近端内漏的发生率增加,常导致血管内再干预或转为外科手术。目前,分叉支架移植物在涉及髂动脉的肾下动脉瘤治疗中已得到广泛应用。

将血管腔内技术应用于治疗肾下型动脉瘤如今已十分普遍,因为植入肾下型内假体是一种相对简单的手术,需要足够长的近端锚定区、直径测量以及准确的纵向装置放置。然而,设计和植入能够适应内脏分支的装置则更为复杂。对于近端瘤颈条件不佳或不足的肾下型动脉瘤,以及累及髂动脉的近肾型动脉瘤,可采用开窗支架移植物与分叉支架移植物联合治疗。该技术的主要局限在于开窗支架移植物设计的定制化特性。从规划到交付,整个过程可能需要超过6周,这限制了开窗型血管腔内修复术(f-EVAR)仅适用于病情稳定的择期患者。该手术复杂、费用高昂且植入时间相当长。必须在具备先进基础设施的专家中心进行(杂交

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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