医师改良覆膜支架腔内修复复杂主动脉病变的安全性与有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦医师改良覆膜支架(PMEGs)腔内修复复杂主动脉病变的安全性与有效性

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其他预测Abdominal Aortic AneurysmThoracoabdominal Aortic AneurysmAortic Dissection
Safety and Efficacy of Endovascular Repair of Complex Aortic Pathology With Physician-modified Endovascular Grafts (PMEGs)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

医师改良覆膜支架腔内修复复杂主动脉病变的安全性与有效性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦医师改良覆膜支架(PMEGs)腔内修复复杂主动脉病变的安全性与有效性。覆盖腹主动脉瘤、胸腹主动脉瘤及主动脉夹层等累及内脏主动脉段的病变,此类病变因涉及肾动脉和/或肠系膜动脉而修复困难。传统开放修复围术期并发症与死亡率高,对合并症多或解剖复杂的患者风险可能过高。随着腔内技术进步,开窗或分支支架腔内修复(F/B-EVAR)成为主要方式。数据可用于评估PMEGs治疗复杂主动脉病变的预后与疗效(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:腹主动脉瘤、胸腹主动脉瘤、主动脉夹层。复杂主动脉病变由动脉瘤性疾病和累及内脏主动脉段的主动脉夹层组成,由于涉及肾动脉和/或肠系膜动脉,其修复在技术上具有挑战性。传统上,修复的金标准是开放修复。然而,这些疾病的开放修复与高围术期发病率和死亡率相关。因此,对于有明显内科合并症或复杂手术/解剖特征的患者,开放手术的风险可能过高。随着腔内技术日益先进,针对累及内脏段的复杂主动脉病变的腔内治疗选择已被开发出来。主要方法是开窗或分支支架腔内主动脉修复(F/B-EVAR)。

【主题与分类】

主题标签:Abdominal Aortic Aneurysm、Thoracoabdominal Aortic Aneurysm、Aortic Dissection。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/NCT04746677

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:腹主动脉瘤、胸腹主动脉瘤、主动脉夹层。复杂性主动脉病变,包括累及内脏主动脉段的动脉瘤性疾病和主动脉夹层,由于累及肾动脉和/或肠系膜动脉,其修复在技术上具有挑战性。传统上,开放手术修复一直是金标准。然而,这些疾病的开放手术修复与较高的围手术期发病率和死亡率相关。因此,对于有明显合并症或复杂手术/解剖特征的患者,开放手术的风险可能过高。随着血管腔内技术日益先进,针对累及内脏段的复杂性主动脉病变的血管腔内治疗选择已得到发展。主要方法是采用开窗或分支血管腔内移植物进行开窗或分支血管腔内主动脉修复(F/B-EVAR)。目前,美国仅有一种器械获FDA批准用于商业用途,即Zenith Fenestrated AAA Endovascular Graft(Cook Medical,Bloomington,IN)。

然而,其使用受到设备设计规格的限制,并且在需要更紧急修复的患者中,所需制造时间也构成限制。因此,许多复杂主动脉病变患者不适合使用该设备进行修复,目前也没有其他经FDA批准的确定性修复方案。对于不适合使用Zenith开窗设备的复杂主动脉病变患者,一种确定性修复选择是使用医生改良的血管内移植物(PMEG)进行血管内修复。在此手术中,主刀医生根据患者解剖结构,对经FDA批准的血管内移植物进行改良,加入开窗或分支。已发表的大量报告表明,该手术在高风险患者中可实现较高的技术成功率,以及可接受的围手术期和中期结果。本研究的主要目的是评估PMEG用于血管内

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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