腹腔镜胆囊切除术中ICG给药途径比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕腹腔镜胆囊切除术中Indocyanine Green(ICG)给药途径的比较,涉及胆石症、胆管结石、术后并发症、胆道造影及术中并发症等主题

Aristotle University Of ThessalonikiAristotle University Of Thessaloniki
clinicaltrials
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蛋白质分类Laparoscopic; CholecystectomyCholelithiasis; Bile DuctCholedocholithiasisStone - BiliaryPost-Op ComplicationCholangiographyIndocyanine GreenIntraoperative ComplicationsBile Duct Injury
Comparison of Icg's Route of Administration During Laparoscopic Cholecystectomy

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

腹腔镜胆囊切除术中ICG给药途径比较

该数据集来自clinicaltrials.gov,围绕腹腔镜胆囊切除术中Indocyanine Green(ICG)给药途径的比较,涉及胆石症、胆管结石、术后并发症、胆道造影及术中并发症等主题。腹腔镜胆囊切除术是治疗有症状及复杂性胆结石的首选方法,术中胆道造影是识别胆管解剖结构的传统手段,用于预防胆管残留结石和医源性胆管损伤等并发症。数据可用于比较不同ICG给药途径在术中胆道显影中的效果,辅助并发症风险识别与分类研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:腹腔镜;胆囊切除术,胆石症;胆管,胆总管结石,结石-胆道,术后并发症,胆道造影,Indocyanine Green,术中并发症。腹腔镜胆囊切除术现已成为治疗有症状和复杂性胆结石的首选方法。腹腔镜胆囊切除术中和术后可能发生两个主要问题。这些是胆管中残留结石和胆管的医源性损伤。医源性胆管损伤是胆囊切除术中最困难的并发症,是一种需要多因素治疗的临床实体,因为它显著增加发病率、死亡率和总体费用。术中胆道造影用于预防这些并发症。术中胆道造影是腹腔镜胆囊切除术中识别胆管解剖结构的传统方法。

【主题与分类】

主题标签:Laparoscopic; Cholecystectomy、Cholelithiasis; Bile Duct、Choledocholithiasis、Stone - Biliary、Post-Op Complication、Cholangiography、Indocyanine Green、Intraoperative Complications、Bile Duct Injury。本站分类:循环系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04908826

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    • 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:腹腔镜;胆囊切除术,胆石症;胆管,胆总管结石,胆道结石-术后并发症,胆管造影术,吲哚菁绿,术中并发症。腹腔镜胆囊切除术现已成为治疗有症状和复杂性胆结石的首选方法。腹腔镜胆囊切除术中和术后可能发生两大问题。即胆管内残留结石和医源性胆管损伤。医源性胆管损伤是胆囊切除术最难处理的并发症,是一种需要多因素治疗的临床病症,因为它显著增加了发病率、死亡率和总体费用。术中胆管造影术用于预防这些并发症。术中胆管造影术是腹腔镜胆囊切除术中识别胆管解剖结构的传统方法。

这种方法存在一些缺点:患者和工作人员均会暴露于辐射之中;而为了实施该方法,必须进行胆囊管插管,这需要外科手术操作,从而延长了手术时间,且在某些情况下技术上并不容易完成。最后,术中胆道造影只能在胆管损伤已经发生之后才能发现它们,因此它有助于及时诊断,但并不能限制其发生的频率。吲哚菁绿是一种无菌、阴离子型、水溶性但相对疏水的三碳菁分子,分子量为751.4。它于1955年在柯达实验室研发,并于1959年获得FDA批准用于临床。它具有荧光特性,给药后,在暴露于红外光下时,最大吸收波长为800 nm。其使用可提供高清晰度和高灵敏度的图像,具有靶向成像能力,同时声发射低。吲哚菁绿具有以下特性和优势,使其成为医学科学和研究应用中的重要工具。

静脉给药后,它与血浆脂蛋白结合,极少逸出至组织间隙。

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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