AeriSeal系统封闭裂隙以转换侧支通气状态(CONVERT)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦重度肺气肿与COPD患者,纳入叶性肺气肿破坏≥50%、裂隙完整性≥80%且疑似存在侧支通气的受试者

Pulmonx CorporationPulmonx Corporation
clinicaltrials
浏览 10
文本分类EmphysemaCOPDSevere Emphysema
Fissure Closure With the AeriSeal System for CONVERTing Collateral Ventilation Status (CONVERT)

基本信息

模态
文本
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

AeriSeal系统封闭裂隙以转换侧支通气状态(CONVERT)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦重度肺气肿与COPD患者,纳入叶性肺气肿破坏≥50%、裂隙完整性≥80%且疑似存在侧支通气的受试者。数据覆盖基线定量CT评估、Chartis侧支通气确认及AeriSeal靶向封闭可行性判断,可用于筛选适合AeriSeal系统干预的患者、研究侧支通气状态转换与裂隙完整性评估,并支持肺气肿介入治疗相关分析(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、COPD、重度肺气肿。重度肺气肿受试者将使用经伦理委员会批准知情同意书(ICF)签署同意以进行基线评估。具有≥50%叶性肺气肿破坏(通过低衰减区域/体素占肺容积百分比进行定量评估)且被识别为可能存在侧支通气、定量计算机断层扫描(QCT)报告显示裂隙完整性≥80%的受试者(CV状态后续将在第2次访视时通过Chartis评估确认)将接受额外QCT评估,以判断将AeriSeal引导至适当肺段以封闭解剖缺损的可行性。被认为可行的受试者将被入组。入组受试者将接受支气管镜操作,期间将使用Chartis Pulmonary确认侧支通气的存在

【主题与分类】

主题标签:Emphysema、COPD、Severe Emphysema。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/NCT04559464

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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、慢性阻塞性肺疾病(COPD)、重度肺气肿。重度肺气肿受试者将使用经伦理委员会批准知情同意书(ICF)进行基线评估并签署知情同意。对于肺叶肺气肿破坏程度≥50%(通过低衰减区域/体素占肺容积百分比的定量评估确定)、被识别为可能存在侧支通气、且定量计算机断层扫描(QCT)报告显示裂隙完整度≥80%的受试者(侧支通气状态后续将在第2次访视时通过Chartis评估确认),将接受额外的QCT评估,以判断将AeriSeal引导至适当肺段以封堵解剖缺损的可行性。被认为可行的受试者将被纳入研究。入选受试者将接受支气管镜检查操作,在此期间使用Chartis肺部评估系统(Pulmonx Corporation)确认侧支通气的存在;若确认存在,则将对供应侧支通道的肺段进行AeriSeal治疗。

每个肺段将至少输送10 mL的AeriSeal,每位受试者的总输送体积上限为40 mL(包括必要时再次治疗),总共涉及三个肺段。受试者将至少住院两(2)晚进行观察,若情况稳定则出院。出院后,将至少连续7天每日通过电话联系受试者,以评估其状况并收集任何不良事件。在初次支气管镜检查时,经Chartis肺部评估系统评估显示侧支通气极少或无侧支通气的受试者将退出研究。AeriSeal治疗六(6)周后,受试者将接受第二次支气管镜检查,以通过Chartis评估经AeriSeal治疗的肺叶的侧支通气状态。若Chartis评估显示肺叶水平存在侧支通气(CV+),则将使用Chartis评估肺段水平的侧支通气,以识别存在开放侧支的肺段

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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