性别对升主动脉替换术结果的特异性影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为升主动脉瘤患者接受升主动脉替换术时性别对手术结果的特异性影响。源站描述记录了手术经胸骨正中切口进行,主动脉弓吻合期间采用经无名动脉的单侧 SACP,必要时可转为双侧 ACP;体外循环后鼻咽温降至 26-32 °C,并监测直肠温度;单侧 SAC

基本信息
资源简介
性别对升主动脉替换术结果的特异性影响
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为升主动脉瘤患者接受升主动脉替换术时性别对手术结果的特异性影响。源站描述记录了手术经胸骨正中切口进行,主动脉弓吻合期间采用经无名动脉的单侧 SACP,必要时可转为双侧 ACP;体外循环后鼻咽温降至 26-32 °C,并监测直肠温度;单侧 SACP 在达到目标温度后启动,目标流量 8-10 ml/kg/min,灌注压 60-80 mmHg,通过双侧桡动脉血压评估灌注充分性。可用于研究性别与升主动脉替换术围术期管理及预后的关系(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:升主动脉瘤。手术过程描述:所有手术操作均经胸骨正中切口完成。在主动脉弓吻合期间,将采用经无名动脉的持续单侧 SACP。若未达到充分的脑血流或对脑氧饱和度测量存在顾虑,术者可自行决定将单侧 SACP 转为双侧 ACP。一旦开始 CPB,患者将被降温至鼻咽(NP)温度 26-32 °C。直肠温度将作为额外温度监测部位进行监测。只有在达到目标温度后才会启动单侧 SACP。经无名动脉的 SACP 将以 8-10 ml/kg/min 的目标流量和 60-80 mmHg 的灌注压开始。灌注充分性将通过测量双侧桡动脉血压来评估。
【主题与分类】
主题标签:Ascending Aortic Aneurysm。本站分类:循环系统疾病/其他。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04905225
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/NCT04905225
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:升主动脉瘤。手术过程描述:所有外科手术均将通过正中胸骨切开术进行。在主动脉弓吻合期间,将采用经无名动脉的单侧顺行性脑灌注(SACP)。若脑血流未达到足够水平或对脑氧饱和度测量结果存在顾虑,术者可根据判断将单侧SACP转为双侧顺行性脑灌注(ACP)。一旦开始体外循环(CPB),患者将被降温至鼻咽部(NP)温度为26-32°C。直肠温度将作为额外监测部位进行监测。单侧SACP仅在达到目标温度后方可开始。经无名动脉的SACP将以目标流量8-10 ml/kg/min及灌注压60-80 mmHg开始。灌注充分性将通过测量双侧桡动脉血压以及使用近红外光谱(NIRS)进行脑氧饱和度监测来评估。主动脉半弓置换完成后,将恢复CPB,并在脱离CPB前将患者复温至36°C,各温度监测部位(NP与直肠)之间的温差≤1°C。
术中信息将从麻醉记录、手术记录和灌注记录中收集。术中数据收集将包括总手术时间、CPB时间、交叉钳夹时间、低温心脏停搏时间、uSACP时间、最低鼻咽温和直肠温、双侧桡动脉的动脉压、CPB和单侧SACP期间的灌注速率和灌注压、最低血红蛋白浓度(g/L)和血细胞比容(%)、酸碱指标、术中红细胞输注(单位)、术中用于正性肌力药或血管加压药支持的最高剂量/药物。此外,在手术期间还将进行NIRS和BIS监测(双频指数)。术后数据将包括以下指标的评估:死亡率(住院死亡率和任何原因死亡);神经损伤(T
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




