EUS引导技术治疗胃静脉曲张
源站描述涉及在 EUS 引导下递送血管内栓塞用弹簧圈，并引用 Romero-Castro 等人的病例系列与多中心研究，比较 EUS 引导注射 N-butyl cyanoacrylate 加 Lipiodol 与单用弹簧圈的疗效与不良事件率
基本信息
资源简介
EUS引导技术治疗胃静脉曲张
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为 EUS 引导技术治疗胃静脉曲张（Gastric Varix）。源站描述涉及在 EUS 引导下递送血管内栓塞用弹簧圈，并引用 Romero-Castro 等人的病例系列与多中心研究，比较 EUS 引导注射 N-butyl cyanoacrylate 加 Lipiodol 与单用弹簧圈的疗效与不良事件率。数据可用于了解该治疗领域的临床研究背景与结局指标，具体样本量与字段结构源站未提供（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Conditions: Gastric Varix。目前用于血管内栓塞治疗的弹簧圈可在 EUS 引导下递送，提供一种新的治疗途径。Romero-Castro 等人此前报道了一个病例系列，使用多达 20 个弹簧圈在 4 例患者中根除胃底静脉曲张（GFV），成功率为 75%。最近，该作者在一项多中心研究中比较了 EUS 引导注射 N-butyl cyanocryloate 加 Lipiodol 与 EUS 引导单用弹簧圈注射治疗 GFV。两种技术均取得良好结果，GFV 闭塞率分别为 94.7% 和 90.9%。然而，CYA 组 47.4% 的患者需要一次以上治疗，弹簧圈组 36.4% 的患者需要额外放置弹簧圈或 CYA。CYA 组（57.9%）与弹簧圈组（9.1%）的总体不良事件率存在显著差异，原因是 glue p
【主题与分类】
主题标签：Gastric Varix。本站分类：呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03155256
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03155256
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- OpenDataLab:
数据说明
条件：胃静脉曲张。目前用于血管内栓塞治疗的弹簧圈可在超声内镜（EUS）引导下递送，提供了一种新的治疗途径。Romero-Castro等人此前报道了一组病例系列，使用多达20枚弹簧圈根除4例患者的胃底静脉曲张（GFV），成功率为75%。近期，该作者在一项多中心研究中比较了EUS引导下注射氰基丙烯酸正丁酯联合碘化油与EUS引导下单纯注射弹簧圈治疗GFV的效果。两种技术均取得了优异结果，GFV闭塞率分别为94.7%和90.9%。然而，CYA组47.4%的患者需要超过一次治疗，弹簧圈组36.4%的患者需要额外放置弹簧圈或CYA。CYA组（57.9%）与弹簧圈组（9.1%）的总体不良事件发生率存在显著差异，原因在于胶体肺栓塞。弹簧圈联合CYA注射可能降低或消除胶体栓塞的风险。
带有附着合成纤维的弹簧圈（“羊毛弹簧圈”）可作为支架，将CYA滞留于曲张静脉内，并可能减少实现闭塞所需的胶水注射量。Binmoeller等人描述了其在152例接受2-辛基氰基丙烯酸酯加弹簧圈治疗的GFV患者中的6年经验。患者存在活动性出血（5%）、近期出血（69%）或接受一级预防治疗（26%）。151例患者治疗技术成功（>99%），平均弹簧圈数量为1.4个，CYA平均体积为2 ml。125/151例患者（100例采用EUS检查，25例采用临床和/或EGD随访）可进行随访。100例中有93例（93%）经EUS-Doppler图像确认完全闭塞。125例患者中有20例（16%）发生治疗后出血，其中仅10例（50%）为GFV相关出血。125例患者中有4例（3%）出现轻度术后腹痛，1例患者（1%）出现肺栓塞的临床征象。125例患者中另有4例（
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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