腹腔镜扩展视野完全腹膜外（e.TEP）与传统TEP技术腹股沟疝修补术的比较
该数据集来自clinicaltrials.gov，主题为腹腔镜扩展视野完全腹膜外（e.TEP）技术与传统TEP技术在腹股沟疝修补中的比较
基本信息
资源简介
腹腔镜扩展视野完全腹膜外（e.TEP）与传统TEP技术腹股沟疝修补术的比较
该数据集英文名为 Laparoscopic Extended View Totally Extra Peritoneal (e.TEP) in Comparison to Traditional TEP Technique for Inguinal Hernia Repair，来源于 clinicaltrials.gov，主题为腹腔镜扩展视野完全腹膜外（e.TEP）技术与传统 TEP 技术在腹股沟疝修补中的比较。腹股沟疝是全球范围内转诊至外科医生处最常见的疾病之一，男性终生患病风险为 27.0%，女性为 3.0%，约 75.0% 的腹壁疝发生在腹股沟区域。目前临床实践的疝修补技术主要包括经腹腹膜前修补（TAPP）、完全腹膜外修补（TEP）与腹腔内仅放置补片修补（IPOM），各技术均有其适用范围与不足，且学习曲线较为平缓，因而多局限于经验丰富者手中。该数据集围绕 e.TEP 与传统 TEP 的比较展开，归入消化系统疾病 / 其他分类，主题标签涵盖腹腔镜、扩展视野、完全腹膜外与腹股沟疝修补。
【数据集背景】
腹股沟疝是外科常见病，全球范围内转诊量较大，男性终生风险达 27.0%，女性为 3.0%，约 75.0% 的腹壁疝位于腹股沟。现有修补技术以 TAPP、TEP 与 IPOM 为主，每种技术各有其应用场景与局限，学习曲线较为平缓，操作多限于专家之手。在此背景下，该数据集聚焦腹腔镜扩展视野完全腹膜外（e.TEP）技术与传统 TEP 技术的比较，为评估两种术式在腹股沟疝修补中的差异提供数据基础。
【数据内容】
该数据集的主题为腹腔镜扩展视野完全腹膜外（e.TEP）技术与传统 TEP 技术在腹股沟疝修补中的比较，主题标签包括腹腔镜、扩展视野、完全腹膜外与腹股沟疝修补。关于数据集所包含的具体字段、样本量、观测指标与记录格式，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov，属于消化系统疾病 / 其他分类。关于采集时间、采集机构、采集流程与纳入排除标准等细节，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于腹股沟疝修补领域的术式比较研究，可用于围绕 e.TEP 与传统 TEP 两种完全腹膜外技术开展对比分析。结合其来源与主题，潜在用途包括了解两种术式在临床研究中的设计思路与关注要点。关于具体适用人群、统计分析方法与终点指标，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方式、访问路径、数据读取格式与配套文档说明。
【质量与限制】
源站未提供关于数据完整性、准确性、偏倚控制与样本代表性的质量评估信息，亦未提供已知限制说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式与许可条款信息。
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/NCT07872410
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：腹腔镜、扩展视野、完全腹膜外腹股沟疝修补术。腹股沟疝是全世界外科医生接诊的最常见疾病。男性终生患病风险为27.0%，女性为3.0%。约75.0%的腹壁疝发生于腹股沟区。目前用于疝修补的技术主要有：经腹腹膜前修补术（TAPP）、完全腹膜外修补术（TEP）、腹腔内仅补片修补术（IPOM）。每种技术各有其适用范围和缺陷，且学习曲线非常平缓；因此，这些技术仍仅限于专家掌握。
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。
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