开窗式主动脉腔内修复术中肾动脉改良预装系统 (MPSRA)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为开窗式主动脉腔内修复术中肾动脉改良预装系统 (MPSRA),涉及近肾主动脉瘤、胸腹主动脉瘤、肾旁主动脉瘤、主动脉夹层、穿透性主动脉溃疡、内漏及假性动脉瘤等复杂主动脉病变

基本信息
资源简介
开窗式主动脉腔内修复术中肾动脉改良预装系统 (MPSRA)
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为开窗式主动脉腔内修复术中肾动脉改良预装系统 (MPSRA),涉及近肾主动脉瘤、胸腹主动脉瘤、肾旁主动脉瘤、主动脉夹层、穿透性主动脉溃疡、内漏及假性动脉瘤等复杂主动脉病变。源站描述指出,胸腹主动脉瘤 (TAAA) 与复杂腹主动脉瘤 (AAA) 是同时累及降主动脉和腹主动脉的进展性病变,TAAA 按 Crawford 分为 I-IV 型,AAA 在无法行标准腔内修复时归为肾旁/近肾型 (p/j-AAA)。这些病变的患病率目前尚不明确,但未接受手术治疗的患者死亡率较高(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:近肾主动脉瘤、胸腹主动脉瘤、肾旁主动脉瘤、主动脉瘤(胸腹型)、主动脉夹层、穿透性主动脉溃疡、内漏、假性动脉瘤。胸腹主动脉瘤 (TAAA) 和复杂腹主动脉瘤 (AAA) 是一种不断演变的病变,不同程度地累及降主动脉和腹主动脉。这些动脉瘤根据其在胸主动脉和腹主动脉中的位置和受累情况,TAAA 按 Crawford 分为 4 组 (I-IV),而当无法进行标准腔内修复时,AAA 分为肾旁/近肾型 (p/j-AAA)。这些病变的患病率目前尚不明确,但据报道,患有未接受手术治疗的 TAAA 和 j/p-AAA 的人群死亡率较高,mo
【主题与分类】
主题标签:Juxtarenal Aortic Aneurysm、Thoracoabdominal Aortic Aneurysm、Pararenal Aortic Aneurysm、Aortic Aneurysm, Thoracoabdominal、Dissection Aortic Aneurysm、Penetrating Aortic Ulcer、Endoleak、Pseudoaneurysm。本站分类:泌尿生殖系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05224219
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05224219
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:肾旁主动脉瘤、胸腹主动脉瘤、肾周主动脉瘤、主动脉瘤、胸腹主动脉夹层动脉瘤、穿透性主动脉溃疡、内漏、假性动脉瘤。胸腹主动脉瘤(TAAA)和复杂性腹主动脉瘤(AAA)是一种不断演变的病理状态,不同程度地累及降主动脉胸段和腹主动脉。根据这些动脉瘤在胸主动脉和腹主动脉中的位置及受累范围,TAAA按Crawford分型分为4组(I-IV型),而当无法进行标准血管内修复时,AAA则分为肾旁/肾周型(p/j-AAA)。目前这些疾病的患病率尚不明确,但据报道,未接受手术治疗的TAAA和j/p-AAA患者死亡率较高,其中大多数死于主动脉破裂。与TAAA血管内修复及复杂性AAA相关的主要并发症包括脊髓缺血、下肢缺血和手术时间过长,这些均可导致整体技术和临床成功率的降低。
胸腹主动脉瘤(TAAA)中一个特殊的亚组是夹层后胸腹主动脉瘤(PDTAA),它代表一种不断演变的病理状态,也是急慢性夹层转归中的主要慢性并发症之一。在这一特定患者亚组中,以及在高钙化和困难入路的患者中,术后脊髓缺血的风险更高,且并非总能具备双侧髂动脉入路的可导航性,从而导致技术失败、术中并发症,并需要在高手术风险患者中进行附加的侵入性操作。开窗和分支支架(F/B-EVAR)代表一种目前已在超级专科中心牢固用于治疗胸腹退行性动脉瘤病理的技术。近年来,F/B-EVAR技术也被用于治疗PDTAA、IMH和PAU,显示出令人满意的结果。这一经验已在一些中心开展,然而,在缺乏
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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