冷冻球囊肺静脉隔离治疗阵发性心房颤动

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为冷冻球囊肺静脉隔离治疗阵发性心房颤动(PAF)。源站描述指出,冷冻球囊消融因操作标准化、术中舒适度高、肺静脉隔离可靠及安全性良好,已成为阵发性心房颤动患者的初始治疗选择

Shenyang Northern HospitalShenyang Northern Hospital
clinicaltrials
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其他Paroxysmal Atrial Fibrillation (PAF)
Cryoballoon Pulmonary Vein Isolation for Paroxysmal Atrial Fibrillation

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

冷冻球囊肺静脉隔离治疗阵发性心房颤动

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为冷冻球囊肺静脉隔离治疗阵发性心房颤动(PAF)。源站描述指出,冷冻球囊消融因操作标准化、术中舒适度高、肺静脉隔离可靠及安全性良好,已成为阵发性心房颤动患者的初始治疗选择。其中 Nordica® 球囊采用单层设计,顺应性优于双层球囊,有助于实现透壁性肺静脉隔离,减少节段性消融及邻近组织损伤,并可在 3 psi 或 5 psi 内压下保持高抗泄漏性。该数据可用于相关临床研究与治疗评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Paroxysmal Atrial Fibrillation (PAF). 冷冻球囊消融已成为阵发性心房颤动患者的初始治疗,因其具有操作标准化、术中舒适度高、肺静脉隔离可靠以及安全性良好等优势。Nordica® 球囊采用单层设计,与双层球囊相比具有更优的顺应性。这有助于实现透壁性肺静脉隔离(PVI),并减少节段性消融和邻近组织损伤的可能性。该球囊在 3 psi 或 5 psi 下保持内部压力,具有高抗泄漏性,这种设计可防止消融过程中压力骤升导致的移位,并减少因接触不充分而导致的肺静脉隔离失败。此外,Nordica® 球囊的顺应性设计更好地贴合肺静脉解剖结构

【主题与分类】

主题标签:Paroxysmal Atrial Fibrillation (PAF)。本站分类:呼吸系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07862972

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    • 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。

数据说明

适应证:阵发性心房颤动(PAF)。冷冻球囊消融已成为阵发性心房颤动患者的初始治疗,因其具有手术标准化、术中舒适度高、肺静脉隔离可靠以及安全性良好等优势。Nordica®球囊采用单层设计,相较于双层球囊具有更优的顺应性。这有助于实现透壁性肺静脉隔离(PVI),并降低节段性消融及邻近组织损伤的可能性。该球囊在3 psi或5 psi内压下具有高抗泄漏性,此设计可防止消融过程中压力骤升导致的移位,并减少因接触不充分而导致的肺静脉隔离失败。此外,Nordica®球囊的顺应性设计更贴合肺静脉解剖结构,无需额外推力即可轻松封堵肺静脉。该产品已获批用于此类患者人群的肺静脉隔离。

既往研究已证实Nordica®冷冻球囊治疗阵发性心房颤动的安全性和有效性。然而,目前仍缺乏关于Nordica®冷冻球囊在常规临床实践中长期有效性、安全性、手术效率及卫生经济学价值的多中心、前瞻性真实世界证据。因此,我们旨在开展一项多中心、前瞻性、单臂、观察性真实世界研究,评估Nordica®冷冻球囊用于阵发性心房颤动患者肺静脉隔离的上市后安全性、有效性、手术效率及卫生经济学结局,以期制定高质量的循证指南,为其在临床实践中的规范化应用提供依据。

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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