非心脏手术患者血管事件神经影响队列评估试点研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01369537

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

条件：围手术期卒中。全球每年有两亿成年人接受大手术，其中一百万名患者术后会发生明显的卒中，另有一千万名患者可能发生“沉默性”卒中。尽管沉默性卒中不会立即被诊断，但它们很可能损害患者的短期记忆、注意力及居家生活能力。然而，研究者尚不清楚非心脏手术后沉默性卒中的发生频率，也不清楚其对脑功能的影响程度。研究者将首先开展一项预试验，以确定更大规模研究的可行性，该大规模研究将为这一问题提供确切答案。参与患者将在术前和术后接受问卷调查，并在术后进行脑部磁共振成像（MRI）检查，以寻找沉默性卒中。结合MRI和问卷调查的结果，我们将能够确定非心脏手术后沉默性卒中的发生频率及其对脑功能的影响。

NeuroVISION预试验将确定开展一项大型研究的可行性，该研究旨在考察接受非心脏手术的患者中无症状卒中的发生频率及其影响。

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。