综合动脉瘤管理试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04155606

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：囊状动脉瘤、颅内动脉瘤、未破裂脑动脉瘤。目前，对于未破裂颅内动脉瘤患者的最佳管理策略尚不明确。治疗未破裂颅内动脉瘤的传统方法是显微外科夹闭术，外科夹闭术被广泛认为是治疗未破裂颅内动脉瘤的一种安全、持久的治疗手段。近年来，血管内治疗（EVT）已越来越多地取代外科夹闭术。EVT在预防蛛网膜下腔出血方面的疗效仍不明确。由于长期血管造影随访中发现的复发问题，EVT被认为可能不如手术治疗有效。无论是手术还是EVT，均未被证明优于保守治疗。然而，血管内治疗和手术治疗每天都在大量患者中使用，既没有证据表明它们利大于弊，也没有证据表明一种优于另一种。目前尚无科学证据支持对未破裂颅内动脉瘤进行治疗，也没有被广泛接受的指南。在6至9年的随访中，保守治疗的病变总体年破裂风险仍约为1-2%，这一数字可能被低估。

目前尚无针对UIA患者的全面护理试验框架。同时，也没有随机试验对比UIA的积极管理和保守治疗。过去30年来，关于UIA管理的不确定性并未取得进展。避免医源性疾病和过度诊断的后果是日益重要的公共卫生目标。本着护理试验的精神，本CAM试验提供了一个全面的框架，以便所有面临临床困境的患者都能被提供参与的机会。主要目标：1. 提供一个护理研究框架，以管理所有UIA患者。2. 对于考虑保守治疗的患者，验证先前观察性研究声称的破裂风险极低。该登记库未来可用于招募患者参与评估影像随访研究潜在价值或评估药物预防的试验。

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。