Persona SoluTion PPS Femur PMCF 临床研究数据集
本数据集源自 clinicaltrials.gov，围绕 Persona SoluTion PPS Femur 股骨组件在膝关节置换术中的安全性与性能开展临床证据研究，覆盖类风湿关节炎、膝骨关节炎、创伤性膝关节炎、多关节炎、胶原病、股骨髁缺血性坏死及膝内外翻畸形等人群
基本信息
资源简介
Persona SoluTion PPS Femur PMCF 临床研究数据集
本数据集源自 clinicaltrials.gov，围绕 Persona SoluTion PPS Femur 股骨组件在膝关节置换术中的安全性与性能开展临床证据研究，覆盖类风湿关节炎、膝骨关节炎、创伤性膝关节炎、多关节炎、胶原病、股骨髁缺血性坏死及膝内外翻畸形等人群。主要终点为术前与术后两年随访之间 KOOS JR 评分的平均变化，用于评估临床性能与获益，并支持包括欧盟 MDR 下 CE 认证在内的全球监管申报。数据可用于膝关节置换术后功能改善的预测与回归分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：类风湿关节炎、膝骨关节炎、创伤性膝关节炎（诊断）、多关节炎、胶原病、股骨髁缺血性坏死、外翻畸形、内翻畸形。本研究的目标是生成临床证据，并评估 Persona® SoluTion® PPS Femurs 在美国市场的安全性和性能，数据将支持全球监管申报，包括根据欧盟 MDR 进行的 CE 认证。目标人群为接受膝关节置换术的成人，使用 Persona SoluTion 股骨组件，并按照其当前已获批的使用说明书（IFU）搭配 Medial Congruent (MC) 或 Posterior Stabilized (PS) 关节面。主要终点是通过评估术前与术后 2 年随访之间 KOOS JR 评分的平均变化，来评价临床性能和获益。
【主题与分类】
主题标签：Rhematoid Arthritis、Osteo Arthritis of the Knee、Traumatic Arthritis of Knee (Diagnosis)、Polyarthritis、Collagen Disorders、Avascular Necrosis of Femoral Condyle、Valgus Deformity、Varus Deformity、Flexion Deformity of Knee。本站分类：肌肉骨骼系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07286513
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07286513
标准获取流程：
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- 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
适应症：类风湿性关节炎、膝骨关节炎、创伤性膝关节炎（诊断）、多关节炎、胶原性疾病、股骨髁缺血性坏死、外翻畸形、内翻畸形。本研究的目标是在美国市场生成临床证据，并评估Persona® SoluTion® PPS股骨部件的安全性和性能，数据将支持全球监管申报，包括根据欧盟医疗器械法规（EU MDR）进行的CE认证。目标人群为接受膝关节置换术的成人患者，使用Persona SoluTion股骨部件，并依据其当前获批的使用说明书（IFU）搭配内侧 congruent（MC）或后稳定（PS）关节面。主要终点是通过评估术前与术后2年随访之间KOOS JR评分的平均变化，来评价临床性能和获益。
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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