降主动脉瘤经胸超声检查

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07752654

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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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

关键词：降主动脉瘤，超声，准确性，可行性，可重复性。主动脉瘤是一个重大的公共卫生问题。新诊断的胸主动脉瘤数量正在上升，而动脉瘤破裂是一种灾难性事件，与高死亡率相关。主动脉的最近端部分（升主动脉和主动脉弓）通常由超声心动图医师进行扫描。腹主动脉也易于通过经腹超声观察，英国有一项极具成本效益的筛查计划，减少了动脉瘤相关的死亡人数。然而，胸部主动脉部分（降胸主动脉）并未由超声医师常规评估。降胸主动脉瘤的诊断主要依赖于使用电离辐射的成像技术。此外，这些技术昂贵，且在某些地区可能并不广泛可用。相比之下，超声是一种非侵入性技术，能够观察身体的大部分部位。

多年来，超声机器供应商投入研发了更优质的系统与探头，如今已有可能实现降主动脉胸段的显像。本研究的主要目标在于评估超声在降主动脉胸段动脉瘤诊断与监测中的可行性（第1部分）、准确性（第2部分）及可重复性（第3部分）。参与者将从血管实验室及门诊诊所招募，并采用无创超声测量降主动脉胸段的直径。研究测量所得数据将与患者作为标准诊疗一部分所接受的计算机断层扫描进行对比。若超声的可行性、准确性及可重复性得到明确证实，则可能建议将降主动脉胸段的常规超声扫描纳入实践。

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。