颈动脉裂伤模拟结果数据集
该数据集包含基于尸体模型模拟颈动脉裂伤场景的神经外科训练视频，数据模态为视频，主要用于机器学习应用研究，旨在评估和提升神经外科手术模拟训练的效果，并为医疗人工智能算法开发提供支持。
基本信息
资源简介
颈动脉裂伤模拟结果数据集
【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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免登录有偿下载
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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
该数据集是颈动脉裂伤模拟结果（SOCAL）数据集的第一版发布，包含用于神经外科训练的模拟视频数据。这些视频基于尸体模型进行，模拟颈动脉裂伤场景，不包含任何患者数据、受保护的健康信息，也非来自临床诊疗环境。数据由南加州大学神经外科部门所有，主要用于机器学习应用研究，旨在评估和提升神经外科手术模拟训练的效果，并为相关医疗人工智能算法开发提供支持。
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