颅内动脉瘤介入治疗中指导性抗血小板治疗

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05825391

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：颅内动脉瘤。颅内支架的使用拓展了颅内动脉瘤血管内治疗的可能性并提高了成功率。然而，它也增加了患者发生缺血性并发症的风险。目前标准的双联抗血小板方案被认为对减少血栓事件至关重要。然而，部分患者对抗血小板药物存在抵抗，这使他们面临更高的血栓事件风险。在临床实践中，缺乏标准化的血小板功能检测以及调整抗血小板药物方案的共识。本研究开展了一项多中心、前瞻性整群随机对照试验，旨在探究以光透射聚集法（LTA）检测为指导的抗血小板调整治疗能否降低未破裂颅内动脉瘤患者支架植入后缺血事件的发生。此外，本研究还旨在建立一套标准化的抗血小板方案。

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。