使用人工智能预测腹主动脉手术后的并发症

源站描述指出,腔内修复术(endoprostheses)改变了胸主动脉和/或腹主动脉瘤的治疗管理;在法国,腹主动脉腔内修复(AAE)用于治疗肾下腹主动脉瘤(AAA)遵循法国国家卫生管理局(HAS)2001 年建议,并于 2009 年根据医疗器械发展和后续文献数据(2000-2006)更新

Groupe Hospitalier de la Rochelle Ré AunisGroupe Hospitalier de la Rochelle Ré Aunis
clinicaltrials
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其他预测Abdominal Aortic Aneurysms (AAA)
Use of Artificial Intelligence to Predict Complications Following Abdominal Aortic Surgery

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

使用人工智能预测腹主动脉手术后的并发症

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为使用人工智能预测腹主动脉手术后的并发症,关注 Abdominal Aortic Aneurysms (AAA) 患者。源站描述指出,腔内修复术(endoprostheses)改变了胸主动脉和/或腹主动脉瘤的治疗管理;在法国,腹主动脉腔内修复(AAE)用于治疗肾下腹主动脉瘤(AAA)遵循法国国家卫生管理局(HAS)2001 年建议,并于 2009 年根据医疗器械发展和后续文献数据(2000-2006)更新。该描述强调腔内治疗创伤小于手术治疗,可降低同时适合手术和腔内治疗患者的 30 天并发症率,并可在告知患者获益与风险后,提供给手术风险正常且解剖条件合适的患者(来源 clini。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:腹主动脉瘤(AAA)。腔内修复术(endoprostheses)的使用彻底改变了胸主动脉和/或腹主动脉瘤患者的治疗管理。在法国,用于治疗肾下腹主动脉瘤(AAA)的腹主动脉腔内修复术(AAE)遵循法国国家卫生管理局(HAS)2001 年的建议,并于 2009 年根据医疗器械的发展和后续文献数据(2000-2006)进行了更新。该建议特别指出:“对于同时适合手术和腔内治疗的患者,腔内治疗比手术治疗创伤更小,可降低 30 天并发症率。”因此,在告知患者获益与风险后,腔内治疗可与手术治疗一起提供给手术风险正常且解剖条件合适的患者。

【主题与分类】

主题标签:Abdominal Aortic Aneurysms (AAA)。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/NCT06884397

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

条件:腹主动脉瘤(AAA)。内置假体的使用彻底改变了胸主动脉瘤和/或腹主动脉瘤患者的治疗管理。在法国,用于治疗肾下腹主动脉瘤(AAA)的腹主动脉内置假体(AAE)置入遵循法国国家卫生管理局(HAS)2001年的建议,并于2009年根据医疗器械的发展及随后的文献数据(2000-2006年)进行了更新。该建议明确指出:“血管内治疗比手术治疗创伤更小,对于同时适合手术和血管内治疗的患者,可降低30天发病率。”因此,对于手术风险正常且解剖条件良好的患者,在告知患者两种方法的益处和风险后,可在手术治疗的同时提供血管内治疗。绝大多数接受AAE的患者需要定期长期随访,重点关注瘤囊尺寸和体积分析以及并发症管理。所有患者必须同时接受针对其血管危险因素和合并症的最佳治疗。

更新后的建议可总结如下:* 治疗无症状肾下腹主动脉瘤的指征:最大直径>50 mm的腹主动脉瘤,或6个月内直径增加超过5 mm且1年内增加10 mm。* 有症状或复杂的腹主动脉瘤,无论大小均需治疗。* 尽管缺乏确凿数据,但囊状腹主动脉瘤因其特殊形态被视为高风险,即使最大直径<50 mm,也建议进行治疗。自2009年以来,血管内支架治疗的数量稳步增加,而开放手术则相应减少,尽管一项医疗经济学评估对血管内技术在同时适合两种技术的患者中的效率提出了质疑。预防腹主动脉瘤破裂导致死亡的长期益处仍未确定(死亡益处的差异在4年时未能维持)。

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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