非动力AEON™内镜吻合器与Echelon FLEX™动力加强型吻合器在重度肺气肿患者肺切除术后肺组织闭合中的比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,关注重度肺气肿(Grad III或IV)患者接受肺切除术后肺组织闭合的比较研究

University Hospital, Basel, SwitzerlandUniversity Hospital, Basel, Switzerland
clinicaltrials
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视频Postoperative Air LeakLung Resection
Comparison Between the Non-powered AEON™ Endostapler and Echelon FLEX™ Powered Plus Stapler With Regards to the Closure of Lung Tissue After Lung Resection in the Presence of Severe Lung Emphysema

基本信息

模态
视频
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

非动力AEON™内镜吻合器与Echelon FLEX™动力加强型吻合器在重度肺气肿患者肺切除术后肺组织闭合中的比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,关注重度肺气肿(Grad III或IV)患者接受肺切除术后肺组织闭合的比较研究。研究在巴塞尔大学医院胸外科进行,患者按随机信封分配使用非动力AEON™ Endostapler或Echelon FLEX™ Powered Plus Stapler,双侧手术时对侧自动使用另一种方法。数据覆盖术后漏气与肺切除相关主题,可用于比较两种吻合器闭合效果的临床研究参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:术后漏气、肺切除术。计划在巴塞尔大学医院胸外科接受电视辅助胸腔镜手术(VATS)或开放手术的重度肺气肿Grad III或IV患者将接受纳入和排除标准的预筛选。手术前,在手术室打开随机信封,其中指定肺组织将在哪一侧以及用哪种方法闭合。如果计划进行双侧手术,另一侧自动使用另一种方法闭合。例如,如果非动力AEONTM Endostapler被随机分配到左侧,则右侧自动使用Echelon FLEXTM Powered plus Stapler进行手术,反之亦然。在单侧手术的情况下,将根据信封中所述为该侧分配随机吻合器,在q

【主题与分类】

主题标签:Postoperative Air Leak、Lung Resection。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05628415

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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

条件:术后漏气,肺切除术。计划在巴塞尔大学医院胸外科接受电视辅助胸腔镜手术(VATS)或开胸手术的严重肺气肿III级或IV级患者将预先进行纳入和排除标准筛选。手术前,在手术室打开一个随机化信封,其中规定了肺组织将在哪一侧以及采用哪种方法进行闭合。如果计划进行双侧手术,另一侧自动使用另一种方法闭合。例如,如果非电动AEONTM Endostapler被随机分配到左侧,则右侧自动使用Echelon FLEXTM Powered plus Stapler进行手术,反之亦然。在单侧手术的情况下,将按照信封中所述为该侧分配随机吻合器。手术当天,将在皮肤闭合后即刻、2小时、4小时、8小时和12小时定量测量术后漏气量,单位为毫升/分钟。

从术后第一天开始,每日两次(上午8点和下午5点)进行此项操作,直至漏气停止或需再次手术。漏气停止的判定标准为:研究者使用Medela-Topaz™胸腔引流系统读取的数值为0 ml/min,或连续两次读数低于30 ml/min。

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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