俯卧位或仰卧位右心室输出量床旁评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07632027

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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

条件：右心室功能、俯卧位、肺不张、肺不张、术后肺部、心输出量、血管收缩、心力衰竭、复张操作。招募与知情同意：患者将在不迟于手术前一天接受参与筛选。潜在参与者将获得有关研究的书面和口头信息，并有时间提问和考虑是否参与。随机化：手术结束后，在ICU基线时，患者将按1：1比例随机分配至仰卧位和俯卧位。将采用可变区组大小的区组随机化，使用连续编号、不透明、密封的信封。全部由Statistiska konsultgruppen执行。将根据手术结束时的心脏指数对患者进行分层，以确保每组中心脏指数<2.2 L/min/m2的患者分配相似。招募研究参与者的研究者将无法获得随机分配序列。

样本量：基于既往心脏手术或俯卧位的研究10 14，采用两样本t检验均值比较、等样本量独立组设计进行先验样本量计算。以检测干预组心指数至少20%差异为目标，把握度80%，α=0.05，估计对照组平均CI为2.6（SD 0.9），俯卧位组CI为3.2（SD 0.9），估计样本量为n=70，分为2个等量大组。由于患者可能因出血等原因间歇性需要反复手术，患者可能在纳入后被排除。入组持续至70名参与者完成整个研究方案。期中分析：鉴于研究人群中预期基线心指数及其标准差存在不确定性，将在纳入计划样本的40%（n=28）后进行期中样本量重新评估。期中分析将仅限于重新估计基线心指数的均值和标准差，不会评估治疗效果。如果观察到的假设与所用假设存在实质性差异

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。