上市后 BTVA 注册研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov 的 Post-Market BTVA Registry,面向以上叶为主型肺气肿并接受 BTVA 治疗的患者,计划在欧盟及其他选定地区招募最多 300 人,按标准诊疗随访五年

基本信息
资源简介
上市后 BTVA 注册研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov 的 Post-Market BTVA Registry,面向以上叶为主型肺气肿并接受 BTVA 治疗的患者,计划在欧盟及其他选定地区招募最多 300 人,按标准诊疗随访五年。采集内容包括肺功能测量(spirometry、body plethysmography、一氧化碳弥散量)、运动能力(六分钟步行试验)、影像学(胸部 X 线与 CT)、生活质量问卷(SGRQ-C),以及全程严重与非严重不良事件,严重不良事件由独立医学监查员判定与 InterVapor 器械及操作的相关性。可用于评估 BTVA 治疗的长期安全性、有效性及患者结局(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。BTVA 注册研究将招募最多 300 名以上叶为主型肺气肿患者,这些患者在位于欧盟及其他选定地区的中心接受 BTVA 治疗。患者将按标准诊疗进行随访,注册研究将在治疗后收集五年的随访数据。收集的随访数据将包括肺功能测量(spirometry、body plethysmography 和一氧化碳弥散量)、运动能力(六分钟步行试验)、影像学发现(胸部 X 线和 CT)以及生活质量问卷(SGRQ-C)。研究期间还将收集所有严重和非严重不良事件,以评估安全性。严重不良事件将由独立医学监查员裁定,以确定与 InterVapor 器械和操作的相关性。描述
【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/NCT03318406
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03318406
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 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
条件:肺气肿或COPD。BTVA登记研究将招募最多300名以上叶为主型肺气肿患者,这些患者正在位于欧盟及其他选定地区的中心接受BTVA治疗。患者将按标准诊疗进行随访,登记研究将收集治疗后的五年随访数据。所收集的随访数据将包括肺功能测量(肺量计检查、体描计法和一氧化碳弥散能力)、运动能力(六分钟步行试验)、影像学检查结果(胸部X线和CT)以及生活质量问卷(SGRQ-C)。在研究期间还将收集所有严重和非严重不良事件,以评估安全性。严重不良事件将由独立医学监查员进行裁定,以确定与InterVapor器械和操作的相关性。描述性统计将用于汇总所有安全性和有效性数据。关于InterVapor有效性的幅度或特定安全性结局的发生率,没有预先设定的假设。
对注册研究的监查将作为一项持续过程进行,以确保获得高质量数据并确保遵守注册程序。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




