用于复杂主动脉瘤修复的医师改良覆膜支架

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦复杂主动脉瘤修复中使用的医师改良覆膜支架。覆盖的疾病包括复杂腹主动脉瘤、近肾主动脉瘤、肾旁主动脉瘤和胸腹主动脉瘤

University of California, DavisUniversity of California, Davis
clinicaltrials
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其他Complex Abdominal Aortic AneurysmJuxtarenal Aortic AneurysmPararenal Aortic AneurysmThoracoabdominal Aortic Aneurysm
Physician Modified Endograft For Complex Aortic Aneurysm Repair

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

用于复杂主动脉瘤修复的医师改良覆膜支架

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦复杂主动脉瘤修复中使用的医师改良覆膜支架。覆盖的疾病包括复杂腹主动脉瘤、近肾主动脉瘤、肾旁主动脉瘤和胸腹主动脉瘤。所用器械为 Cook Medical 设计并获批用于胸主动脉及内脏旁主动脉疾病的装置,包括 Zenith TX2 夹层腔内覆膜支架、Zenith Alpha 胸主动脉腔内覆膜支架和 Zenith 开窗腹主动脉瘤腔内覆膜支架。这些模块化组件可用于复杂主动脉瘤的腔内修复研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:复杂腹主动脉瘤、近肾主动脉瘤、肾旁主动脉瘤、胸腹主动脉瘤。将使用的器械是 Cook Medical © 器械,专为胸主动脉和内脏旁主动脉疾病设计并获批。这些器械均由全厚度编织聚酯织物缝制到自膨式不锈钢或镍钛诺 Cook-Z 支架上,并使用编织聚酯和单丝聚丙烯缝线。覆膜支架有直型和锥型两种构型,两者均完全覆膜,以在释放过程中提供稳定性和打开覆膜支架管腔所需的扩张力。这些包括 Zenith TX2 夹层腔内覆膜支架、Zenith Alpha 胸主动脉腔内覆膜支架和 Zenith 开窗腹主动脉瘤(AAA)腔内覆膜支架。这些都是模块化组件,可以修改

【主题与分类】

主题标签:Complex Abdominal Aortic Aneurysm、Juxtarenal Aortic Aneurysm、Pararenal Aortic Aneurysm、Thoracoabdominal Aortic Aneurysm。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/NCT05339061

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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

疾病类型:复杂性腹主动脉瘤、近肾腹主动脉瘤、肾旁腹主动脉瘤、胸腹主动脉瘤。将使用的器械为Cook Medical © 设计的、获批用于胸主动脉及内脏旁主动脉疾病的器械。这些器械均由全厚度编织聚酯织物缝制于自膨式不锈钢或镍钛合金Cook-Z支架上构成,并使用编织聚酯缝线和单丝聚丙烯缝线缝合。移植物有直型和锥型两种构型,两者均全程支架支撑,以提供部署时打开移植物管腔所需的稳定性和扩张力。这些器械包括Zenith TX2夹层腔内移植物、Zenith Alpha胸主动脉腔内移植物和Zenith开窗腹主动脉瘤(AAA)腔内移植物。这些均为模块化组件,可以类似方式进行修改。它们可与开窗AAA腔内移植物系统的延伸部件联合使用,以延伸至髂动脉。

本IDE的目标是修复累及内脏血管(肾动脉、肠系膜上动脉和/或腹腔动脉)的复杂主动脉瘤,同时保持微创入路。这要求针对每例移植物采取患者特异性方案,以便在病变上方和下方的正常动脉内着陆。所治疗的大多数动脉瘤将属于胸腹主动脉瘤分类,但也会存在累及一支或多支内脏血管的旁内脏动脉瘤。如果需要在着陆区内保留血流,这些将涉及开窗;如果需要在修复中部保留血流,则涉及分支。所有这些类型的动脉瘤均无FDA批准的器械可用于治疗。研究者提出一种针对这些动脉瘤的方法,即在动脉瘤病变近端和远端至少获得2 cm的密封区。由于这需要分支或开窗以保留至重要内脏血管的血流。在正常主动脉或髂动脉内实现至少2 cm的密封。利用这些原则,

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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