右半结肠憩室炎:憩室炎罕见区域

该数据集包含2014年至2017年22名右半结肠憩室炎患者的临床资料,涵盖人口统计学、Hinchey分期、治疗方案及随访结果等多模态临床表格数据,主要用于研究亚洲人群中右半结肠憩室炎的临床特征、治疗策略与预后,为胃肠病学和外科临床决策提供实证支持。

DataONE
2018-12-17 更新
浏览 17
MedicineHealth and Life SciencesRight colon diverticulitisHinchey classificationConservative treatment
The Region Where Colonic Diverticulitis is Infrequent: Right Colon Diverticulitis

基本信息

大小
0.000004858 GB
创建/更新时间
2018-12-17

资源简介

右半结肠憩室炎:憩室炎罕见区域

【数据集背景】

本数据集源站标题为《The region where colonic diverticulitis is infrequent: Right colon diverticulitis》。

【数据内容】

源站原始描述:Background: Diverticular disease of colon which is rare before 40 years of age is seen at a 50% frequency over 80 years of age. Approximately 10-25% of these patients experience colonic diverticulitis during their lifetime. Right-sided diverticulosis is a rare condition in Western countries, but is common among Asian countries. The aim of this study is to evaluate the clinical and treatment outcomes of our patients with right colon diverticulitis. Methods: The demographic and clinical data of 22…

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences、Right colon diverticulitis、Hinchey classification、Conservative treatment。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:8507758d1eb5bdab3ff96b29b857caff37e4c9f638020314cfc6075781e7e27f

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256:8507758d1eb5bdab3ff96b29b857caff37e4c9f638020314cfc6075781e7e27f

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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

该数据集是一项关于右半结肠憩室炎的临床研究数据集,主要包含2014年至2017年间22名被诊断为盲肠及右半结肠憩室炎患者的临床资料。数据内容涵盖患者的人口统计学特征(如性别、年龄)、临床诊断结果、Hinchey分期(基于影像学评估和临床表现)、治疗方案(保守治疗或手术干预)、住院时长及随访复发情况。该数据集通过回顾性分析,探讨了右半结肠憩室炎在亚洲人群中的临床特点、治疗选择与预后,旨在为憩室炎(尤其在非西方地区)的临床管理提供实证依据,适用于胃肠病学、外科临床研究及流行病学分析等领域。

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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