脑静脉血栓形成中的急性症状性癫痫发作
该数据集是一个包含1,281名脑静脉血栓形成（CVT）成年患者临床信息的医学数据集，数据模态包括临床表格、影像学特征和神经功能评估量表。数据集详细记录了患者的脑出血、脑水肿/梗死、静脉血栓位置等影像学表现，以及急性症状性癫痫发作的时间、类型和临床结局，主要用于研究CVT患者中癫痫发作的预测因素、特征及其对预后的影响，为神经医学领域的临床决策和预后评估提供实证支持。
基本信息
资源简介
该数据集是一个关于脑静脉血栓形成（CVT）患者中急性症状性癫痫发作（ASS）的临床研究数据集。数据集包含来自国际CVT联盟中12家医院的1,281名成年CVT患者的临床资料，记录了患者的人口学特征、影像学表现（如脑出血、脑水肿/梗死、皮质静脉血栓、上矢状窦血栓等）、癫痫发作情况（包括诊断前及诊断后7天内发作、癫痫持续状态）以及临床结局（采用改良Rankin量表评估）。研究通过多变量逻辑回归分析了ASS的预测因素及其与临床预后的关联，旨在识别CVT患者中ASS的特征、预测因子和结局，为神经医学临床诊断与预后评估提供依据。
下载信息
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使用方式
数据集获取
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集是一个关于脑静脉血栓形成（CVT）患者中急性症状性癫痫发作（ASS）的临床研究数据集。数据集包含来自国际CVT联盟中12家医院的1,281名成年CVT患者的临床资料，记录了患者的人口学特征、影像学表现（如脑出血、脑水肿/梗死、皮质静脉血栓、上矢状窦血栓等）、癫痫发作情况（包括诊断前及诊断后7天内发作、癫痫持续状态）以及临床结局（采用改良Rankin量表评估）。研究通过多变量逻辑回归分析了ASS的预测因素及其与临床预后的关联，旨在识别CVT患者中ASS的特征、预测因子和结局，为神经医学临床诊断与预后评估提供依据。
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。
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