高位复发性肛瘘切除术后肛门括约肌重建
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为高位复发性肛瘘切除术后肛门括约肌重建,所属分类为消化系统疾病/其他

基本信息
资源简介
高位复发性肛瘘切除术后肛门括约肌重建
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,主题为高位复发性肛瘘切除术后肛门括约肌重建,所属分类为消化系统疾病/其他。源站描述指出,肛瘘根治性手术需切除瘘管,理想情况下应实现伤口完全愈合并保留良好的肛门括约肌功能;针对肛瘘切除后肛门管的修复已有多种技术,但在复杂临床情况下均未显示优异结果。高位及复发性肛瘘的治疗对结直肠外科专家也极具挑战,需在严重术后纤维化和炎症改变背景下安全重建括约肌。该数据可用于相关临床研究与术式评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肛直肠瘘。肛直肠瘘的根治性手术治疗意味着切除瘘管,理想情况下应随后实现伤口完全愈合和良好的肛门括约肌功能。为在瘘管切除后恢复肛管,已开发出多种技术,然而,在困难的临床情况下,没有一种技术显示出优异的结果。高位肛直肠瘘以及复发性瘘的治疗,即使对经验丰富的结直肠外科医生来说也始终是最具挑战性的任务,考虑到在存在严重术后纤维化和炎症改变的情况下,需要在外科创伤后安全地恢复肛门括约肌。在高位复发性肛直肠瘘中,瘘管切开术不是首选方法,因为切开大部分肛门括约肌会导致术后失禁。黏膜肌层推进瓣是治疗高位经括约肌瘘的一种公认技术,在未发生改变的肛管中显示出最佳疗效。而在复发性疾病中,由于肛管严重的纤维化变形,创建推进瓣在技术上可能困难,并导致高并发症率和术后失禁。在术后纤维化和瘘周炎症的情况下,创建并安全固定直肠内推进瓣(ERAF)在技术上可能困难。因此,更倾向于游离全层瓣。在挖除高位经括约肌或括约肌上瘘后,肛管内侧的伤口位于靠近肛直肠交界处,即内、外肛门括约肌与肛提肌融合处。在这种情况下创建全层ERAF时,外科医生首先进入括约肌间平面,向上分离会直接到达提肛肌上间隙。这一操作与作为括约肌间切除术或经肛全直肠系膜切除术一部分游离直肠远端有许多共同之处,用于直肠癌
【主题与分类】
主题标签:Anorectal Fistula。本站分类:消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04357210
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04357210
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:肛直肠瘘。肛直肠瘘的根治性手术治疗意味着切除瘘管,理想情况下应随后实现伤口完全愈合和良好的肛门括约肌功能。为在瘘管切除后恢复肛管,已开发出多种技术,然而,在复杂的临床情况下,没有一种技术显示出卓越的效果。治疗高位肛直肠瘘以及复发性瘘管,即使对于经验丰富的结直肠外科医生来说,也始终是最具挑战性的任务,考虑到在存在严重术后纤维化和炎症改变的情况下,需要安全地恢复手术创伤后的肛门括约肌。在高位复发性肛直肠瘘中,瘘管切开术并非首选方法,因为切开大部分肛门括约肌会导致术后失禁。黏膜肌层推进瓣是治疗高位经括约肌瘘的一种公认技术,在未受改变的肛管中显示出最佳疗效。
而在复发性疾病中,由于肛管严重的纤维化变形,创建推进瓣在技术上可能较为困难,并导致较高的并发症发生率和术后失禁。在术后纤维化和瘘周炎症的背景下,创建并安全固定直肠内推进瓣(ERAF)在技术上可能较为困难。因此,更倾向于游离全层瓣。在挖除高位经括约肌或括约肌上瘘管后,肛管内侧的创面位于靠近肛直肠交界处,即内、外肛门括约肌与提肛肌融合之处。在此情况下创建全层ERAF时,术者首先进入括约肌间平面,向上分离可使其直接到达提肛肌上间隙。该操作与作为括约肌间切除术或经肛全直肠系膜切除术一部分的直肠远端游离有许多共同之处。
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
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