LASER FiLaC™(肛瘘激光闭合术):复杂性肛瘘的一线治疗
源站描述显示,此前在 Groupe Hospitalier Paris Saint-Joseph 医学与外科直肠病科开展了一项回顾性研究,纳入 2016 年 5 月至 2017 年 4 月间连续就诊并接受 FiLaC™ 治疗的 69 例复杂性肛瘘患者,该技术治愈了 60% 的经括约肌上型肛瘘患者,未

基本信息
资源简介
LASER FiLaC™(肛瘘激光闭合术):复杂性肛瘘的一线治疗
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦复杂性肛瘘(Complex Anal Fistula)的 FiLaC™ 激光闭合治疗。源站描述显示,此前在 Groupe Hospitalier Paris Saint-Joseph 医学与外科直肠病科开展了一项回顾性研究,纳入 2016 年 5 月至 2017 年 4 月间连续就诊并接受 FiLaC™ 治疗的 69 例复杂性肛瘘患者,该技术治愈了 60% 的经括约肌上型肛瘘患者,未观察到失禁类并发症。基于此结果,研究团队将 FiLaC™ 作为一线括约肌保留技术常规使用,并计划在更大队列中开展新的评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:复杂性肛瘘。此前在 Groupe Hospitalier Paris Saint-Joseph 的医学与外科直肠病科开展了一项回顾性研究,纳入 2016 年 5 月至 2017 年 4 月间连续就诊并接受 FiLaC™ 治疗的 69 例复杂性肛瘘患者。该技术由此治愈了 60% 的经括约肌上型肛瘘患者。未观察到失禁类并发症。这些结果尽管处于学习阶段,仍颇具意义,促使研究者继续使用 FiLaC™,目前该团队所有执业医师均将其作为一线括约肌保留技术使用。这项新工作的设想是,在研究者积累更多经验且该技术已在 Groupe Hospitalier Paris Saint-Joseph 科室常规使用的情况下,对更大规模的患者队列进行评估。
【主题与分类】
主题标签:Complex Anal Fistula。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/NCT05201209
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/NCT05201209
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
条件:复杂性肛瘘。一项回顾性研究在巴黎圣约瑟夫医院集团的医学与外科直肠病科进行,研究对象为2016年5月至2017年4月间连续接诊的69名患者,这些患者因复杂性肛瘘接受了FiLaC™治疗。该技术成功治愈了60%的高位经括约肌肛瘘患者,且未观察到失禁类并发症。这些结果在作为学习阶段的情况下尤为引人注目,促使研究者继续采用FiLaC™,目前该技术已被团队所有执业医师作为首选保留括约肌技术常规应用。鉴于研究者经验更加丰富,且该技术已在巴黎圣约瑟夫医院集团直肠病科常规使用,这项新工作的目的是在更广泛的患者队列中进行评估。
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。




