评估治疗重度肺气肿植入物的首次人体研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应一项首次人体、前瞻性、多中心、单臂研究,评估 Apreo Implant 用于重度肺气肿的安全性与可行性,计划纳入最多 30 名受试者

Apreo Health, Inc.Apreo Health, Inc.
clinicaltrials
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其他Emphysema or COPD
First in Human Study to Assess an Implant to Treat Severe Emphysema

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

评估治疗重度肺气肿植入物的首次人体研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,对应一项首次人体、前瞻性、多中心、单臂研究,评估 Apreo Implant 用于重度肺气肿的安全性与可行性,计划纳入最多 30 名受试者。研究涉及在单侧肺原生支气管树放置最多三个植入物,30 天后视情况在对侧肺再次手术;第 5 名受试者完成首次植入后暂停植入,由安全审查委员会复核安全性数据。数据可用于呼吸系统疾病植入器械的安全性、可行性与初步疗效分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肺气肿或 COPD。这是一项首次人体、前瞻性、多中心、单臂研究,评估 Apreo Implant 用于重度肺气肿的安全性、可行性和初步疗效,最多纳入 30 名参与者。最初所有参与者都将接受 Apreo 手术,在一侧肺的原生支气管树中放置最多三个植入物,30 天后进行第二次 Apreo 手术,若有必要,在对侧原生肺支气管树中放置最多三个植入物。一旦第 5 名参与者接受了其首次植入手术,当前已入组或新参与者的植入将暂停,以便安全审查委员会(SRC)在第 5 名参与者完成其第二次 Apreo 手术(若仅一次手术则为第一次)后 7 天电话随访后召开会议并审查安全性数据。这将在最

【主题与分类】

主题标签:Emphysema or COPD。本站分类:呼吸系统疾病/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05854550

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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

条件:肺气肿或COPD。这是一项首次人体、前瞻性、多中心、单臂研究,评估Apreo植入物用于重度肺气肿的安全性和可行性及初步疗效,受试者最多30例。最初所有受试者将接受Apreo手术,包括在一侧肺的天然支气管树中放置最多三个植入物,随后在30天后进行第二次Apreo手术,如有指征,在对侧天然肺支气管树中放置最多三个植入物。一旦第五名受试者接受了其首次植入手术,当前已入组或新受试者的植入将暂停,以便安全审查委员会(SRC)在第五名受试者完成其第二次Apreo手术(若仅进行一次手术则为第一次)后7天电话随访后召开会议并审查安全性数据。

这至少包括前5名参与者中最多10次植入手术的急性手术安全性、所有5名参与者首次肺部植入后30天的安全性评估、第一侧肺所有植入物植入后30天的支气管镜检查,以及首次和第二次肺部植入后7天的安全性数据。SRC将提供意见和建议,包括在认为适当时恢复新参与者的植入。前10名参与者完成第二次Apreo手术(若仅一次手术则为第一次)后7天电话随访后,其安全性数据将由SRC审查。这至少包括前10名参与者中最多20次植入手术的急性手术安全性、所有10名参与者首次肺部植入后30天的安全性评估、第一侧肺所有植入物植入后30天的支气管镜检查,以及首次和第二次肺部植入后7天的安全性数据。在审查前10名参与者的安全性数据后,SRC可

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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