腹主动脉瘤开放与血管内修复偏好研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03115346

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：腹主动脉瘤。这是一项集群随机试验，旨在比较两种更好地匹配退伍军人偏好与腹主动脉瘤（AAA）治疗方法的方式：（1）一种经过验证的决策辅助工具，描述AAA修复类型，并附带一项调查，测量退伍军人对修复类型的偏好——与（2）仅使用该调查相比。入组的退伍军人将是血管内修复或开放修复的候选者，并在VA医院由定期执行这两种修复类型的血管外科团队进行随访。在目标1中，研究者将确定退伍军人对血管内修复或开放修复的偏好，并识别与每种修复类型相关的领域。在目标2中，研究者将比较决策辅助+调查组与仅调查组之间退伍军人偏好与修复类型的一致性。在目标3中，研究者将调查在VA外科诊所实施决策辅助的促进因素和障碍。研究者将识别与一致性相关的因素。研究者的发现将报告给国家外科办公室血管外科咨询委员会，以帮助确保退伍军人的偏好在AAA治疗决策中始终处于核心地位。

研究人员已招募了20家退伍军人医疗中心及其血管外科团队参与这项试验。

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。