基本信息

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其他

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回归

创建/更新时间

2026-10-12

资源简介

Fontan 循环患者的胶体渗透压研究

本数据集围绕先天性心脏缺陷人群中的单心室患儿展开，关注其在完成三步手术后形成的 Fontan 循环状态。Fontan 循环是一种特殊的血液循环方式，可能引起体液平衡方面的问题。该数据集来自 clinicaltrials.gov，属于循环系统疾病分类下的“其他”类别，主题标签为先天性心脏缺陷。数据集的核心目标在于评估 Fontan 循环完成十年后患者间质胶体渗透压的变化，并探讨这些患者是否存在微血管渗漏增加以及间质胶体渗透压改变。整体而言，该数据集为研究 Fontan 循环长期影响提供了临床观察视角，尤其聚焦于体液平衡与微血管通透性相关的生理指标。

【数据集背景】

先天性心脏缺陷中，部分患儿出生时仅有一个功能健全的心室，即单心室心脏。这类患儿通常需要经历分阶段的手术治疗，最终形成 Fontan 循环。Fontan 循环虽然能够改善血氧水平，但长期来看可能带来体液平衡问题。该数据集所对应的项目正是针对这一临床背景，计划在患者完成三步 Fontan 手术后十年，评估其间质胶体渗透压的变化情况。项目试图回答的核心问题是：在 Fontan 循环维持十年后，患者是否出现微血管渗漏增加以及间质胶体渗透压的改变。这一背景信息来源于 clinicaltrials.gov 的源站描述，反映了对 Fontan 循环远期并发症的持续关注。

【数据内容】

根据源站描述，该数据集涉及的条件为先天性心脏缺陷，具体人群为出生时患有单心室心脏的儿童。这些患儿经过三步手术，最终形成 Fontan 循环。数据集关注的主要变量包括间质胶体渗透压的变化，以及微血管渗漏是否增加。项目将在患者完成三步 Fontan 手术十年后进行上述评估。除这些内容外，源站未提供更详细的数据字段、样本量、测量方法或具体指标数值。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于循环系统疾病分类下的“其他”子类。源站描述中提及的条件为 Heart Defects, Congenital，主题标签同样为 Heart Defects, Congenital。关于数据采集的具体时间、地点、机构、样本招募方式、测量流程等细节，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于关注先天性心脏缺陷、特别是单心室患儿 Fontan 循环长期结局的研究场景。潜在应用包括：探讨 Fontan 循环与体液平衡问题之间的关系，分析间质胶体渗透压变化在微血管渗漏中的作用，或为相关临床研究提供背景参考。由于数据集聚焦于术后十年的评估，也可用于长期随访类研究的对照或启发。但具体适用场景需结合源站未提供的完整方案来判断。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据访问方式、格式、分析工具或操作步骤等。因此，无法依据现有信息给出使用指导。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、完整性、偏倚控制或验证方式的信息。已知的限制包括：数据集仅涉及先天性心脏缺陷中的单心室患儿群体，且评估时间点为 Fontan 循环完成后十年，可能无法推广到其他心脏疾病或不同术后阶段。此外，源站描述未提及样本量、统计方法或结果数据，因此无法评估其代表性和可靠性。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用格式、许可条款或使用限制。如需引用或使用，建议直接访问 clinicaltrials.gov 查询相关注册信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT02443662

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02443662

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。

数据说明

条件：先天性心脏缺陷。出生时患有单心室心脏的儿童将经历分阶段手术，最终形成Fontan循环。这种循环会导致体液平衡问题。本项目将评估完成三步Fontan手术10年后患者间质胶体渗透压的变化。本项目将评估Fontan循环10年后的患者是否存在微血管渗漏增加和间质胶体渗透压变化。

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