血管外科医生在局部区域麻醉后使用多普勒超声对首选通路的有效性

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04978155

标准获取流程：

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   • 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：动静脉瘘。研究人员在2020年进行了一项前瞻性研究，期间所有患者（n=90）均在法国图卢兹大学医院由外科医生进行术前静脉识别后创建了动静脉瘘（回声组）。所有患者均签署知情同意书，研究完成后数据库已匿名化处理。所有患者均接受了术前会诊，由擅长多普勒超声使用的医生进行静脉定位。在此次会诊之后，根据Silva标准（特别是静脉直径超过2.5mm和动脉直径为2mm）规划了瘘管类型。手术当天，按照先前的描述，在超声引导下进行了局部区域麻醉。阻滞方法的选择和局部麻醉剂的选用由麻醉医师自行决定。外科医生进行了超声检查，并且如果Silva标准与初次会诊时描述的不同，则对动静脉瘘的类型进行了修改。

修改可能包括更远端或更近端的创建、静脉或动脉的更换。研究者成功地在左桡动脉结扎后，当静脉直径超过2.5毫米时，创建了更远端的动静脉瘘。此外，当静脉显得过小或残留时（例如，在映射与手术之间进行了输液附着后），研究者重新组装了动静脉瘘。同一组4名外科医生参与了超声组和对照组的动静脉瘘创建。所有患者均接受了术前心脏功能和心血管危险因素（高血压、糖尿病、吸烟、血脂异常）评估。既往中风和冠状动脉疾病以及患者的BMI和美国麻醉医师学会评分也被记录。血液透析通路良好发展的定义基于国家肾脏基金会

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。