低温在血管内卒中取栓中的作用
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为低温联合血管内取栓治疗急性缺血性卒中的临床试验。源站描述指出，低温可降低脑组织代谢水平、可能延长再通治疗时间窗，并具有多靶点神经保护作用，但其在急性缺血性卒中中的作用尚不明确
基本信息
资源简介
低温在血管内卒中取栓中的作用
Role of Hypothermia in Endovascular Stroke Thrombectomy 数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦于低温联合血管内取栓治疗急性缺血性卒中的临床试验。源站描述指出，低温能够有效降低脑组织代谢水平，可能延长再通治疗的时间窗，并因其多靶点治疗效应被视为颇具前景的神经保护手段之一。近年来低温在急性缺血性卒中的应用日益增多，但其确切作用尚不明确。该试验旨在探究低温联合血管内取栓能否在不增加肺炎、脑出血及死亡等不良事件风险的前提下带来额外获益。数据集以“Stroke, Acute Ischemic”为主题标签，本站归类于循环系统疾病 / 其他。
【数据集背景】
急性缺血性卒中的血管内治疗核心目标之一是减少或阻止梗死核心的扩大，即“冻结”缺血半暗带，从而提升机械取栓的疗效。低温通过降低脑组织代谢水平发挥作用，理论上可延长再通治疗的时间窗；其多靶点治疗效应使其成为神经保护领域最受关注的方向之一。尽管低温在急性缺血性卒中治疗中的应用逐渐增多，但其在该疾病中的角色仍不清晰，这正是本试验立项的背景所在。
【数据内容】
该数据集围绕一项临床试验展开，其考察的核心问题是：低温联合血管内取栓是否能在不增加肺炎、脑出血和死亡等不良事件风险的情况下，提供额外的治疗获益。源站描述中列出的疾病条件为急性缺血性卒中（Stroke, Acute Ischemic），主题标签同样为“Stroke, Acute Ischemic”。除上述试验目的与关注的安全性事件外，源站未提供具体的样本量、分组方案、低温参数、结局指标定义等细节。
【采集与来源】
数据来源于 clinicaltrials.gov，该站为本数据集的来源站。源站描述提供了试验的背景动机与主要研究问题，包括低温的代谢降低作用、对再通时间窗的潜在延长效应以及多靶点神经保护特性。关于数据的具体采集时间、采集方式与更新频率，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于了解低温联合血管内取栓治疗急性缺血性卒中的临床试验设计思路与研究问题，可用于把握该领域神经保护策略的研究方向，以及关注肺炎、脑出血与死亡等安全性终点在试验中的考量方式。关于更具体的分析用途或建模场景，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、字段结构或访问方式。
【质量与限制】
该数据集的信息以源站描述为主，试验的关键量化细节（如样本量、低温实施参数、结局评价标准等）均未在现有描述中体现，因此难以据此评估数据完整性与偏倚风险。此外，低温在急性缺血性卒中中的作用本身尚不明确，相关结论有待试验结果验证。其余质量指标源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。
下载信息
注册下载
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。
免登录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/NCT06109376
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：卒中，急性缺血性。减少或阻止梗死核心的扩大，即“冻结”缺血半暗带，可能有助于提高机械取栓的疗效。低温能有效降低脑组织的代谢水平，可能延长再通治疗的时间窗，其多靶点治疗作用使其成为最有前景的神经保护方法之一。近年来，低温越来越多地用于治疗急性缺血性卒中。然而，其在急性缺血性卒中中的作用尚不明确。本试验的目的是研究低温联合血管内取栓是否能在不增加肺炎、脑出血和死亡等不良事件风险的情况下带来额外获益。
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。
