Apreo植入物治疗重度肺气肿的安全性、可行性与初步疗效研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项首次人体、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与可行性及初步疗效,最多纳入30名受试者

Apreo Health, Inc.Apreo Health, Inc.
clinicaltrials
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其他Emphysema or COPD
Study to Assess Safety, Feasibility, and Preliminary Efficacy of the Apreo Implant for Severe Emphysema

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

Apreo植入物治疗重度肺气肿的安全性、可行性与初步疗效研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,记录一项首次人体、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与可行性及初步疗效,最多纳入30名受试者。受试者先在一侧肺原生支气管树置入最多三个植入物,30天后视指征在对侧肺再次置入最多三个。第5名受试者完成首次植入后暂停植入,待安全审查委员会审阅安全性数据。数据可用于呼吸系统疾病器械治疗相关研究参考(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件: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、可行性和初步疗效,最多纳入30名受试者。最初所有受试者将接受Apreo手术,在一侧肺的原生支气管树中置入最多三个植入物,30天后进行第二次Apreo手术,如有指征,在对侧原生肺支气管树中置入最多三个植入物。一旦第5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5名受试者完成第二次Apreo手术(若仅一次手术则为第一次)后7天电话随访时召开会议并审查安全性数据。这将在……

【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/NCT05949645

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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,在一侧肺的天然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,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5例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5例受试者完成其第二次Apreo手术(若仅进行一次手术,则为第一次手术)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名参与者在首次肺部植入后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名参与者在完成第二次Apreo手术(若仅进行一次手术,则为第一次)后7天电话随访后,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名参与者在首次肺部植入后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可能

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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