内镜下乳头球囊扩张治疗8-12mm胆管结石的长期结局：前瞻性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项前瞻性研究，纳入2018年9月至2020年8月期间经EPBD+EST成功治疗、CBD结石直径8-12mm的连续患者，随访至少12个月，评估CBD结石复发等长期结局
基本信息
资源简介
内镜下乳头球囊扩张治疗8-12mm胆管结石的长期结局：前瞻性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为一项前瞻性研究，纳入2018年9月至2020年8月期间经EPBD+EST成功治疗、CBD结石直径8-12mm的连续患者，随访至少12个月，评估CBD结石复发等长期结局。共72例患者，平均年龄67岁，52.8%为男性，记录了多发结石、胆囊切除史、壶腹周围憩室、既往EST、CBD直径、锥形胆管及术后出血、胆管炎等并发症信息。可用于分析结石复发风险因素、预测复发及评估手术安全性（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Conditions: Endoscopic Papillary Balloon Dilation, Bile Duct Stones, Endoscopic Sphincterotomy, Stone Recurrence。2018年9月至2020年8月期间，连续纳入CBD结石直径达8-12mm且经EPBD+EST成功治疗的患者，前瞻性随访至少12个月。CBD结石复发定义为随访期间经ERCP确认的复发性结石。所用球囊最大直径为15mm。共纳入72例患者（平均年龄：67岁，52.8%为男性），其中22例（30.5%）有多发CBD结石，23例（31.9%）有胆囊切除史，13例（18.1%）有壶腹周围憩室，22例（30.5%）有既往EST。平均CBD直径为11.6±1mm，7例（9.7%）发现锥形胆管。术后出血1例，用全覆膜金属支架成功治疗。轻度胆管炎2例。N
【主题与分类】
主题标签：Endoscopic Papillary Balloon Dilation、Bile Duct Stones、Endoscopic Sphincterotomy、Stone Recurrence。本站分类：消化系统疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05191693
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05191693
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- 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：内镜下乳头球囊扩张术、胆管结石、内镜下括约肌切开术、结石复发。2018年9月至2020年8月期间，连续纳入经EPBD+EST成功治疗的CBD结石最大径达8-12mm的患者，进行至少12个月的前瞻性随访。CBD结石复发定义为随访期间经ERCP证实的结石再发。所用球囊最大直径为15mm。共纳入72例患者（平均年龄：67岁，男性占52.8%），其中22例（30.5%）为多发CBD结石，23例（31.9%）有胆囊切除史，13例（18.1%）存在壶腹周围憩室，22例（30.5%）曾接受过EST。CBD平均直径为11.6±1mm，7例（9.7%）可见锥形胆管。术后出血1例，经全覆膜金属支架成功治疗。轻度胆管炎2例。未观察到穿孔或PEP病例。在平均22.4±6.2个月（范围13-36个月）的随访期间，CBD结石复发2/72例（2.7%）。对于CBD结石最大径达8-12mm的患者，EPBD+EST似乎与极低（<3%）的远期结石复发率相关。
EPBD对8-12毫米结石的疗效需要在随机试验中进一步探讨。
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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