Liberant™ 血栓切除系统特定病例医疗专业人员临床调查

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07335341

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

适应症：下肢静脉栓塞（诊断）、动脉栓塞和血栓形成、急性下肢深静脉血栓、慢性下肢深静脉血栓、深静脉血栓、腿部深静脉血栓、外周静脉血管系统血栓、外周动脉疾病。Liberant临床评估是一项多中心、前瞻性、针对每位患者由医疗保健专业人员进行回顾性调查的研究。参与的医疗保健专业人员将按照批准的器械标签常规使用Liberant后，记录其个人病例经验。单个使用病例将在器械使用后72小时内录入，以识别围手术期风险事件并评估器械性能。将从至少10名参与的医疗保健专业人员处收集并汇总至少50个使用病例。该数据收集为单时间点采集，不进行患者随访。每位医疗保健专业人员对每个病例的单独回复将由第三方供应商进行汇总。

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。