血管外科自动化移动混合手术室与现行实践临床及成本效果评估
该数据集来自clinicaltrials.gov，为一项在法国7家大学医院开展的多中心、患者与观察者盲法、两臂平行组随机对照试验，计划纳入350例适合血管内治疗的腹主动脉瘤或主髂动脉闭塞性疾病患者
基本信息
资源简介
血管外科自动化移动混合手术室与现行实践临床及成本效果评估
该数据集对应一项在法国开展的血管外科临床研究，英文名称为“Evaluation of the Clinical and Cost-effectiveness of an Automated Mobile Hybrid Room in Vascular Surgery Compared with Current Practice”，来源为clinicaltrials.gov，归类于心血管系统疾病下的腹主动脉瘤方向。研究设计为多中心、患者与观察者盲法、两臂平行组随机对照试验，计划在法国7家大学医院纳入350例适合血管内治疗的腹主动脉瘤或主髂动脉闭塞性疾病患者，比较单纯标准X线透视成像与在自动化图像融合辅助下进行腔内修复的效果。研究在真实临床环境中实施，关注多类医疗服务提供者，以反映更广泛医疗体系中的效应，并涉及临床与成本效果的评估。
【数据集背景】
该数据集所依托的研究聚焦血管外科腔内治疗中的影像引导方式。当前实践以标准X线透视成像作为参照标准，而研究拟评估自动化移动复合手术室及自动化图像融合技术能否在真实临床条件下改善治疗过程与结果。研究对象为腹主动脉瘤或主髂动脉闭塞性疾病患者，均适合血管内治疗。研究在法国7家大学医院开展，覆盖多类医疗服务提供者，旨在展示该技术在更广泛医疗体系中的效果。
【数据内容】
源站描述显示，研究纳入的患者将被随机分配至两组：一组仅使用标准X线透视成像进行修复，即当前参照标准；另一组在标准成像基础上辅以自动化图像融合。研究设计为两臂平行组随机对照试验，采用患者与观察者盲法。源站描述提及辐射参数（机器报告、被动……）等内容，但该句在源站描述中未完整呈现，具体辐射参数指标及完整变量列表源站未提供。数据集是否包含成本数据、临床结局指标的具体定义与测量时点等，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源于clinicaltrials.gov登记的该项多中心随机对照试验。研究在法国7家大学医院进行，为期24个月，计划在18个月内招募350例患者，最短随访3个月。每位血管外科医生均需接受培训以正确使用融合系统，且每家中心的前5例患者不被纳入。研究在真实临床环境中开展，关注多类医疗服务提供者。源站未提供具体数据采集流程、病例报告表结构或数据管理细节。
【适用场景】
该数据集适用于了解血管外科腔内修复中影像引导技术的临床与成本效果评估研究设计，可用于参考多中心、患者与观察者盲法、两臂平行组随机对照试验的组织方式，以及真实临床环境下多类医疗服务提供者参与的研究框架。其主题标签为Endovascular，适合与腹主动脉瘤及主髂动脉闭塞性疾病血管内治疗相关的研究背景参考。源站未提供具体分析场景或复用用途的说明。
【使用方法】
源站未提供数据访问方式、文件格式、变量字典或分析操作说明。研究设计层面的信息可用于理解分组方式（标准X线透视成像组与辅以自动化图像融合组）、盲法设置及随访安排，但具体数据使用需以源站登记信息为准。源站未提供统计分析方法或使用许可条款。
【质量与限制】
该研究采用随机对照、患者与观察者盲法及多中心设计，并在真实临床环境中实施，每中心前5例患者不纳入以控制学习曲线，血管外科医生均接受使用培训。限制方面，源站描述中辐射参数相关内容未完整呈现，具体结局指标、成本数据及统计效能等信息源站未提供。研究期限为24个月、最短随访3个月，长期效果信息源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可信息。该数据集来源于clinicaltrials.gov，具体登记号及引用要求源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06590532
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
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
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：血管内治疗。多中心、患者与观察者盲法、两臂平行组随机对照试验。7家法国大学医院将纳入350例适合血管内治疗的腹主动脉瘤（AAA）或主髂动脉闭塞性疾病患者，分别采用单纯标准X线透视成像修复（当前参考标准）或辅以自动图像融合技术。研究将在真实临床环境中开展，并聚焦于多名操作者，以证明其在更广泛医疗体系中的效果。该试验将在法国7个中心开展，为期24个月。将在18个月内招募350例患者，最短随访3个月。每位血管外科医生都将接受培训以正确使用融合系统，且每个中心的前5例患者不会被纳入。将收集辐射参数（设备报告、被动剂量计）、碘对比剂、30天和3个月时的技术与临床成功率、手术时间、透视时间及成本。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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