颈动脉损伤模拟结果数据集
该数据集是一个包含颈动脉损伤模拟手术视频的医学影像数据集，数据模态为视频，来源于尸体模型上的神经外科培训演练，主要用于机器学习在医疗领域的应用研究，如手术模拟、并发症预测和智能辅助系统开发，为提升外科培训效果和医疗AI技术提供关键视觉数据支持。
基本信息
资源简介
颈动脉损伤模拟结果数据集
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Simulated Outcomes Following Carotid Artery Laceration》。源站首次发布：2022-03-21。
【数据内容】
源站原始描述：This is a data release for the Simulated Outcomes Following Carotid Artery Laceration (SOCAL) dataset version 1. Please see the SOCAL_README.txt file for a complete description of the dataset. If you plan to publish work that used this dataset in any capacity, please cite this data release and the following manuscript: Kugener et al. "Utility of the Simulated Outcomes Following Carotid Artery Laceration Video Data Set for Machine Learning Applications." JAMA Network Open. 2022;5(3):e223177. doi:…
主表 socal_trial_outcomes.csv 含 11 列、样本前 366 行结构完整。
主表 socal_participant_demographics.csv 含 47 列、样本前 178 行结构完整。
主表 socal.csv 含 6 列、样本前 2000 行结构完整。
【数据结构与技术规格】
文件数 6 个，合计 2.99 GB。socal_trial_outcomes.csv：text/plain，14.60 KB。socal_participant_demographics.csv：text/plain，27.95 KB。socal.csv：text/plain，3.60 MB。数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.15132468.v3。
【主题与分类】
源站学科分类：Surgery、Computer vision、Health informatics and information systems。主题标签：neurological surgery、intraoperative video recordings、bounding boxes、Blood Loss, Surgical、Surgery、Computer Vision、Health Informatics。
【适用方向】
结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。结构化表格数据可直接用于统计建模、特征工程与队列分析。源站学科分类标注为 Surgery、Computer vision、Health informatics and information systems。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Simulated_Outcomes_following_Carotid_Artery_Laceration/15132468
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Kugener, Guillaume; Pangal, Dhiraj; Zada, Gabriel; Donoho, Daniel (2021). Simulated Outcomes Following Carotid Artery Laceration. figshare. Dataset
下载信息
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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（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
颈动脉损伤模拟结果数据集（SOCAL）是一个用于神经外科培训的医学影像数据集。该数据集包含在尸体模型上进行的颈动脉损伤模拟手术视频，旨在模拟真实手术场景中的紧急情况。数据来源为南加州大学神经外科部门，通过标准化训练演练构建，不包含任何患者数据或受保护的健康信息。该数据集主要用于机器学习在医疗领域的应用研究，特别是在手术模拟、并发症预测和外科培训等方面，为开发智能辅助系统提供高质量的视觉数据支持。
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