颈动脉粥样硬化斑块特征与斑块进展率及卒中风险的相关性

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02360137

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

疾病：颈动脉斑块、颈动脉蹼。
目标与目的
本项目的目标是：使用双功超声和数字B型图像分析，识别与斑块进展及卒中/TIA风险增加相关的颈动脉粥样硬化斑块可测量特征。
本项目旨在：

1. 识别超声B型图像中与进展风险或卒中/TIA发生风险相关的颈动脉粥样硬化斑块特征——即“易损”动脉粥样硬化斑块，采用：1. 视觉评估；2. 使用计算机程序进行数字图像分析
2. 在具有颈动脉内膜切除术指征的患者中，确定颈动脉粥样硬化斑块在体内（内膜切除术前）B型超声所见与随后在体外（内膜切除术后）B型超声所见之间的相关性，采用：1. 视觉评估；2. 使用计算机程序进行数字图像分析
3. 评估颈动脉内膜切除术中获得的动脉粥样硬化斑块成分的组织学评价与体外B型超声动脉粥样硬化斑块图像之间的相关性，采用：1. 视觉评估；2. 使用计算机程序进行数字图像分析

比较颈动脉分叉处无症状与有症状动脉粥样硬化斑块的体外和体内组织学与超声结果，方法包括：1. 目测评估；2. 使用计算机程序进行数字图像分析。5. 采用以下方法比较颈动脉分叉处无症状与有症状动脉粥样硬化斑块的特征：1. 体内斑块超声灌注检查（应用超声造影剂后）；2. 弹性成像。5/ 评估颈动脉粥样硬化斑块患者和健康人群中颈动脉蹼的患病率及卒中风险。6/ 评估超声检出的颈动脉蹼的纵向患病率及其相关脑血管风险。该资助项目与“确保国际可比的健康水平”计划的范围、预期效益和关键目标相一致。

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。