肛瘘激光闭合术 (FiLaC)
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为肛瘘激光闭合术（FiLaC），涉及肛瘘、肛周瘘及括约肌失禁等疾病
基本信息
资源简介
肛瘘激光闭合术 (FiLaC)
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为肛瘘激光闭合术（FiLaC），涉及肛瘘、肛周瘘及括约肌失禁等疾病。源站描述指出，尽管外科领域有所发展，肛瘘治疗尤其是复杂性经括约肌病例仍具挑战，手术目标为减少复发并保留正常括约肌功能。FiLaC 被报道为一种非侵入性技术，用于治疗肛周瘘并保留括约肌功能，成功率良好。2018 年有同事报告单用 FiLaC 技术在 103 例连续肛周瘘患者中完全愈合率为 40%，部分作者主张闭合内口可提高成功率，因此研究者决定改良手术技术，将内口闭合与 FiLaC 联合（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：肛瘘、肛周瘘、括约肌失禁。尽管外科领域有所发展，肛瘘的治疗仍是一个具有挑战性的问题，尤其是在复杂性、经括约肌病例中。手术治疗旨在避免复发，同时保留正常的括约肌功能。FiLaC 手术最近被报道为一种用于治疗肛周瘘并保留肛门括约肌功能的非侵入性技术，成功率良好。2018 年，我们的一位同事（Prof. Cem Terzi）报告，在 103 例连续肛周瘘患者中仅使用 FiLaC 技术，完全愈合率为 40%。一些作者主张，闭合内口可提高成功率。因此，研究者决定改良手术技术，重点关注与 FiLaC 手术相关的内口闭合。
【主题与分类】
主题标签：Anal Fistula、Fistula in Ano、Sphincter Ani Incontinence。本站分类：消化系统疾病/肛瘘。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04161469
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
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
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04161469
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
疾病：肛瘘、肛门瘘、肛门括约肌失禁。尽管外科领域取得了进展，肛瘘的治疗仍然是一个具有挑战性的问题，尤其是在复杂性、经括约肌型病例中。手术治疗的目标是避免复发，同时保留正常的括约肌功能。FiLaC手术是近年来报道的一种用于治疗肛周瘘的非侵入性技术，能够保留肛门括约肌功能，且成功率良好。2018年，我们的一位同事（Cem Terzi教授）发表了一项研究，对103例连续肛周瘘患者仅采用FiLaC技术，完全愈合率为40%。一些作者主张，闭合内口可提高成功率。因此，研究者决定改良手术技术，重点在于将内口闭合与FiLaC手术相结合。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
