升主动脉瘤患者升主动脉壁生物力学特性数据集
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为升主动脉瘤患者升主动脉壁的生物力学特性。源站描述涉及手术操作流程,包括经胸骨正中切口实施手术、主动脉弓吻合期间采用经无名动脉的单侧选择性顺行脑灌注(SACP),并可根据外科医生判断转为双侧顺行脑灌注(ACP);体外循环(CPB)开始后将患者

基本信息
资源简介
升主动脉瘤患者升主动脉壁生物力学特性数据集
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为升主动脉瘤患者升主动脉壁的生物力学特性。源站描述涉及手术操作流程,包括经胸骨正中切口实施手术、主动脉弓吻合期间采用经无名动脉的单侧选择性顺行脑灌注(SACP),并可根据外科医生判断转为双侧顺行脑灌注(ACP);体外循环(CPB)开始后将患者降温至鼻咽温度 28-30 °C,同时监测直肠温度,达到目标温度后才启动单侧 SACP,目标流量 8-10 ml/kg/min、灌注压 60-80 mmHg,并通过双侧桡动脉血压等评估灌注充分性。可用于升主动脉瘤手术中脑灌注与温度管理相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:升主动脉瘤。操作说明:所有外科手术均将通过胸骨正中切口实施。在主动脉弓吻合期间,将采用经无名动脉的连续性单侧选择性顺行脑灌注(SACP)。如果未达到充分的脑血流或对脑氧饱和度测量存在担忧,外科医生可自行决定将单侧 SACP 转换为双侧顺行脑灌注(ACP)。一旦开始体外循环(CPB),患者将被降温至鼻咽(NP)温度 28-30 °C。直肠温度将作为额外温度监测部位进行监测。只有在达到目标温度后才会启动单侧 SACP。经无名动脉的 SACP 将以 8-10 ml/kg/min 的目标流量和 60-80 mmHg 的灌注压开始。灌注充分性将通过测量双侧桡动脉血压和脑……(源站描述在此处截断)
【主题与分类】
主题标签:Ascending Aortic Aneurysm。本站分类:循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05839990
下载信息
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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。
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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。
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05839990
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:升主动脉瘤。手术操作描述:所有外科手术均将通过正中胸骨切开术进行。在主动脉弓吻合期间,将采用经无名动脉的单侧顺行性脑灌注(SACP)。若脑血流未达到充分水平或对脑氧饱和度测量结果存在顾虑,术者可根据判断将单侧SACP转为双侧顺行性脑灌注(ACP)。一旦建立体外循环(CPB),患者将降温至鼻咽部(NP)温度28-30°C。直肠温度将作为额外温度监测部位进行监测。单侧SACP仅在达到目标温度后方可启动。经无名动脉的SACP将以目标流量8-10 ml/kg/min及灌注压60-80 mmHg开始。灌注充分性将通过测量双侧桡动脉血压及使用近红外光谱(NIRS)进行脑氧饱和度监测来评估。主动脉半弓置换完成后,将恢复体外循环,并在脱离体外循环前将患者复温至36°C,各温度监测部位(鼻咽部与直肠)之间的温差≤1°C。
术中信息将从麻醉记录、手术记录和灌注记录中收集。术中数据收集将包括总手术时间、CPB时间、交叉阻断时间、低温心脏停搏时间、uSACP时间、最低鼻咽温和直肠温、双侧桡动脉的动脉压、CPB和单侧SACP期间的灌注流量和灌注压、最低血红蛋白浓度(g/L)和血细胞比容(%)、酸碱指标、术中红细胞输注量(单位)、术中使用的最高剂量/药物的正性肌力药或血管加压药支持。此外,在手术期间还将进行NIRS和BIS监测。术后数据将包括以下指标的评估:死亡率(住院死亡率和任何原因导致的死亡);神经损伤(TIA、卒中、谵妄)、MR
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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