新生儿胸腔镜手术中的脑血流量

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04507295

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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   • 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：气管食管瘘、先天性膈疝。脑完全依靠有氧代谢产生能量，因此脑对氧气的近乎持续输送具有关键依赖性，以维持细胞能量产生。正常脑血流量约为50 ml/100克脑组织/分钟。脑占全身总重量的2%，但接受约15%的心输出量。脑由Willis环供血，该环由颈内动脉与椎-基底动脉系统之间的吻合形成。脑血流监测依赖于评估血流本身（例如，放射性物质和经颅多普勒）或评估向脑的氧输送（例如，脑氧饱和度和颈静脉球血氧饱和度）。脑血流监测在重症监护室和手术室中在多个方面都是重要参数，例如创伤性脑损伤（TBI）、急性卒中、颈动脉手术和体外循环。

脑氧饱和度监测是一种连续无创技术，通过监测脑血流，相较于其他脑血流监测仪具有多项优势，包括易于使用和解读。它无痛且不使用电离辐射。记录提供实时信息，而非单一的静态测量。使用脑氧饱和度监测的局限性较少，包括反映的是局部而非整体脑血流，以及缺乏正常值和临界值。胸腔镜手术最早于1910年引入，为胸外科领域带来了重大进步。随后，随着器械的改进，胸腔镜手术于1976年开始应用于儿科领域，用于简单手术，如今已主要用于儿科胸外科手术。与传统开胸手术相比，使用胸腔镜具有许多优势，包括切口更小，减少失血、术后疼痛、住院时间和肌肉骨骼畸形。胸腔镜利用单肺通气（OLV）或二氧化碳

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。