OCT血管成像作为压迫性大腺瘤神经外科手术患者视力损害的预后标志物：一项前瞻性研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦垂体腺瘤患者。研究目的是评估OCT血管成像作为压迫性大腺瘤神经外科手术患者视力损害的预后标志物的准确性，并与视力、视野和OCT进行比较
基本信息
资源简介
OCT血管成像作为压迫性大腺瘤神经外科手术患者视力损害的预后标志物：一项前瞻性研究
OCT-angiography as a Pronostic Marker for Visual Impairment in Patients Undergoing Neurosurgery for Compressive Macroadenoma : a Prospective Study 是一项登记于 clinicaltrials.gov 的前瞻性研究，关注对象为垂体腺瘤患者。该研究的核心目标在于评估 OCT 血管成像（OCT angiography）作为压迫性大腺瘤神经外科手术患者视力损害预后标志物的准确性，并将其与视力、视野以及 OCT 检查结果进行比较。从分类上看，该数据集在本站归入循环系统疾病 / 其他类别，主题标签为 Pituitary Adenoma。整体而言，该数据集围绕眼科影像学指标与神经外科术后视觉功能预后之间的关系展开，为相关临床研究提供了以垂体腺瘤患者为对象的注册研究信息。
【数据集背景】
垂体腺瘤是颅内常见的肿瘤类型之一，当肿瘤体积较大并对周围结构形成压迫时，患者可能出现视觉功能受损，因而常需接受神经外科手术治疗。对于这类接受手术的压迫性大腺瘤患者，如何在术前或术后早期准确判断视力损害的预后，是临床关注的问题。该研究正是在这一背景下提出，试图考察 OCT 血管成像在预测此类患者视觉损害方面的价值，并将其与视力、视野和 OCT 等既有评估手段进行对照，以判断其作为预后标志物的准确性。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Pituitary Adenoma，所涉疾病条件为垂体腺瘤。研究内容围绕 OCT 血管成像作为预后标志物的准确性评估展开，比较对象包括视力、视野和 OCT 三项检查指标。数据集英文名称中明确标注了研究设计为前瞻性研究（Prospective Study）。除上述研究目的与比较指标外，源站未提供关于具体变量字段、样本量、随访时长或数据记录格式的进一步说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于在该平台登记的临床研究信息。源站描述中给出的条件为 Pituitary Adenoma，并说明了研究目的，即评估 OCT 血管成像作为压迫性大腺瘤神经外科手术患者预后标志物的准确性，并与视力、视野和 OCT 进行比较。关于具体的采集机构、采集地点、采集时间窗口以及数据采集流程，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于关注垂体腺瘤患者视觉功能预后评估的研究场景，尤其是围绕 OCT 血管成像作为预后标志物的准确性验证，以及与视力、视野、OCT 等常规评估手段的比较研究。其前瞻性研究设计也使其可用于了解该类研究在临床注册层面的设计与目的。关于更具体的适用分析类型或建模用途，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、访问权限、数据结构说明或分析操作指引。
【质量与限制】
该数据集为 clinicaltrials.gov 登记的研究信息，其内容以研究条件与研究目的的描述为主。关于数据质量指标、样本代表性、缺失情况、偏倚控制以及研究结果的完整程度，源站未提供。使用时应注意到现有信息不足以支撑对数据质量的进一步判断。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可条款。
下载信息
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需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04074642
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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：垂体腺瘤。本研究旨在评估OCT血管成像作为接受神经外科治疗的压迫性大腺瘤患者的预后标志物的准确性，并与视力、视野和OCT进行比较。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
