1940 nm与1470 nm静脉腔内激光消融对比研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项前瞻性随机对照临床试验,比较1940 nm与1470 nm二极管激光在静脉腔内激光消融(EVLA)治疗下肢静脉曲张中的效果

Kafrelsheikh UniversityKafrelsheikh University
clinicaltrials
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医学影像Varicose Veins of Lower Limb
Endovenous Laser Ablation With 1940 nm Versus 1470 nm

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

1940 nm与1470 nm静脉腔内激光消融对比研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项前瞻性随机对照临床试验,比较1940 nm与1470 nm二极管激光在静脉腔内激光消融(EVLA)治疗下肢静脉曲张中的效果。研究对象为下肢静脉曲张及大隐静脉(GSV)反流性疾病患者,研究在Kafrelsheikh大学医院血管与腔内血管外科开展,遵循赫尔辛基宣言和CONSORT指南。数据可用于静脉曲张微创治疗方案的疗效对比与临床决策参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:下肢静脉曲张、大隐静脉(GSV)反流性疾病。方法 研究设计与设置 这将是一项前瞻性、随机、对照临床试验,旨在比较1940 nm与1470 nm二极管激光在静脉腔内激光消融(EVLA)治疗静脉曲张中的效果。研究将在Kafrelsheikh大学医院血管与腔内血管外科进行,从门诊血管诊所招募受试者。试验将遵循赫尔辛基宣言原则,并遵循随机试验的CONSORT指南。研究开始前将获得机构研究伦理委员会的伦理批准。————————————————————————————————————参与者 纳入标准 * 成年患者(≥18岁)诊断

【主题与分类】

主题标签:Varicose Veins of Lower Limb。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07603570

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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:下肢静脉曲张,大隐静脉(GSV)伴静脉反流性疾病。方法 研究设计与设置 这将是一项前瞻性、随机、对照临床试验,旨在比较1940 nm与1470 nm二极管激光腔内激光消融术(EVLA)治疗静脉曲张的效果。研究将在Kafrelsheikh大学医院血管与腔内血管外科进行,从门诊血管诊所招募受试者。该试验将遵循《赫尔辛基宣言》的原则,并遵循CONSORT随机试验指南。研究开始前将获得机构研究伦理委员会的伦理批准。----------------------------------------------------------------------------------------------------参与者 纳入标准 * 诊断为症状性静脉曲张的成年患者(≥18岁)。* 临床、病因学、解剖学和病理生理学(CEAP)分类C2-C6。* 双功能超声证据显示大隐静脉功能不全(站立位反流≥0.5秒)。

  • 大隐静脉(GSV)、小隐静脉(SSV)或副大隐静脉直径适合腔内治疗(<12 mm)。* 能够提供知情同意的患者。排除标准* 既往对受累静脉进行过手术或腔内治疗。* 目标节段静脉直径>12 mm。* 存在深静脉血栓形成、浅表血栓性静脉炎或先天性静脉异常。* 已知对利多卡因或肿胀麻醉溶液成分过敏。* 严重合并症或衰弱性全身性疾病,禁忌进行该手术。* 妊娠或哺乳期妇女。* 无法或不愿提供知情同意或遵守随访的患者。随机化与盲法符合条件的患者将按1:1比例随机分配,接受使用1940 nm二极管激光(I组)或1470 nm二极管激光(II组)的腔内激光消融术(EVLA)。随机化将使用计算机生成的随机

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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