Myriad™ 增强软组织重建登记研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 Myriad™ 增强软组织重建登记研究,属于观察性、多中心、单臂、IV 期研究,旨在评估 Matrix 与 Morcells 在软组织重建手术中的安全性与临床结局

基本信息
资源简介
Myriad™ 增强软组织重建登记研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 Myriad™ 增强软组织重建登记研究,属于观察性、多中心、单臂、IV 期研究,旨在评估 Matrix 与 Morcells 在软组织重建手术中的安全性与临床结局。研究对象为接受外科手术并在术中由主诊医生使用 Myriad Matrix™ 和/或 Morcells™ 的参与者,涵盖腹部裂开、坏死性软组织感染、下肢复杂不愈合伤口(保肢)、藏毛窦疾病、肛瘘等多种软组织重建手术。可用于软组织重建相关感染性疾病与伤口愈合的临床结局预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:腹部伤口裂开、坏死性软组织感染、下肢伤口、藏毛窦、肛瘘、化脓性汗腺炎、压力性损伤。这是一项观察性、多中心、单臂、IV 期研究,旨在评估 Matrix 与 Morcells 在软组织重建手术中的安全性与临床结局。该研究为登记研究,将纳入正在接受外科手术、且主诊医生将在手术干预中使用 Myriad Matrix™ 和/或 Morcells™ 的参与者。纳入本研究的参与者将接受一系列涉及软组织重建的外科手术,包括但不限于: 腹部裂开 坏死性软组织感染(NSTI) 下肢复杂不愈合伤口(保肢) 藏毛窦疾病 * 肛瘘
【主题与分类】
主题标签:Abdominal Wound Dehiscence、Necrotizing Soft Tissue Infection、Lower Extremity Wound、Pilonidal Sinus、Anal Fistula、Hidradenitis Suppurativa、Pressure Injury。本站分类:感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05243966
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05243966
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:腹部伤口裂开、坏死性软组织感染、下肢伤口、藏毛窦、肛瘘、化脓性汗腺炎、压力性损伤。这是一项观察性、多中心、单臂、IV期研究,旨在评估Matrix和Morcells在软组织重建手术中的安全性和临床结局。该研究为注册研究,将纳入接受外科手术且主诊医生将在手术干预中使用Myriad Matrix™和/或Morcells™的参与者。纳入研究的参与者将接受一系列涉及软组织重建的外科手术,包括但不限于:* 腹部裂开 * 坏死性软组织感染(NSTI)* 下肢复杂性不愈合伤口(保肢)* 藏毛窦疾病 * 肛瘘 * 化脓性汗腺炎重建 * 压力性损伤重建 其他手术类型可由研究者/研究团队酌情纳入。
参与本研究的受试者原本就会在其外科手术过程中使用Myriad™系列器械中的任一器械,作为标准治疗(SoC)的一部分。手术部位(在使用Myriad™器械之前)的术前护理和准备应由主治医师根据其所在机构的方案和程序自行决定。受试者重建的手术技术由主治医师自行决定。Myriad Matrix™或Morcells作为手术的一部分使用应遵循产品的使用说明书。Myriad Matrix™器械可作为受试者外科手术的一部分被植入或用于真皮再生。Myriad Morcells™可用于真皮再生,并与Myriad Matrix™器械联合使用。受试者的术后护理由主治医师自行决定。早期和晚期愈合结果将作为研究的一部分以及标准治疗的一部分进行评估。在治疗过程和后续随访护理过程中,去标识化的患者d
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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