Archimedes 生物可降解胆管支架研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为多中心前瞻性观察性队列研究,评估生物可降解支架在胆管引流中的应用。研究对象为需要临时胆管支架置入的胆漏患者,以及因胆总管结石接受 ERCP 取石、结石位于胆囊颈或胆囊管并等待胆囊切除术的患者

Nottingham University Hospitals NHS TrustNottingham University Hospitals NHS Trust
clinicaltrials
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视频预测Bile Leak
Archimedes Bio-degradable Bile Duct Stent Study

基本信息

模态
视频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

Archimedes 生物可降解胆管支架研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为多中心前瞻性观察性队列研究,评估生物可降解支架在胆管引流中的应用。研究对象为需要临时胆管支架置入的胆漏患者,以及因胆总管结石接受 ERCP 取石、结石位于胆囊颈或胆囊管并等待胆囊切除术的患者。参与机构包括 Nottingham University Hospitals NHS Trust(主办与申办方)、University College London Hospitals NHS Foundation Trust 和 Leeds Teaching Hospitals NHS Trust。由于目标人群罕见,将连续招募符合上述条件的患者。数据可用于研究生物可降解支架在胆管引流中的效。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胆漏、胆总管结石伴慢性胆囊炎。这是一项多中心前瞻性观察性队列研究,评估生物可降解支架在胆管引流中的应用。参与机构包括 Nottingham university hospitals NHS trust(本研究的主办方和申办方)、University college London Hospitals NHS foundation trust 和 Leeds teaching hospitals NHS trust。研究对象为需要临时胆管支架置入的胆漏患者,以及因胆总管结石接受 ERCP 取石、结石位于胆囊颈或胆囊管并等待胆囊切除术的患者。这些患者可能无法从重复内镜操作取出支架中获益。由于目标人群罕见,将连续招募符合上述条件的所有患者。所有患者

【主题与分类】

主题标签:Bile Leak。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04477005

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    • 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

病症:胆漏、胆总管结石伴慢性胆囊炎。这是一项多中心前瞻性观察性队列研究,旨在评估生物可降解支架在胆管引流中的应用。参与机构包括作为本研究主办方和申办方的诺丁汉大学医院NHS信托基金会、伦敦大学学院医院NHS信托基金会以及利兹教学医院NHS信托基金会。研究对象为因胆漏需要临时置入胆管支架的患者,以及因胆总管结石接受ERCP取石、结石位于胆囊颈部或胆囊管且等待胆囊切除术的患者。这类患者可能无法从再次内镜操作取出支架中获益。由于目标人群较为罕见,将连续招募所有符合上述情况的患者。所有转诊接受ERCP的患者都将接受筛查,以确定是否符合参与本研究的资格标准。患者信息表(PIS)将随内镜检查预约一并发送给患者。

患者将在手术当天同时签署手术和研究的知情同意书。随后,患者将在各自的内镜中心接受手术。所有ERCP手术将由经过认证的内镜医师或在其密切监督下由受训人员完成。患者接受治疗后,将接受四小时的并发症观察。如果患者状况良好,没有疼痛、持续性低血压(定义为收缩压低于100)等症状,并且已从镇静效果中恢复,则可出院回家。如果患者出现上述任何症状,则需住院观察一晚。次日,研究专科护士将对患者进行电话随访,评估其是否出现腹痛、呕吐、呕血和黑便等症状。如果患者

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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