CT表现与粘连性小肠梗阻非手术治疗失败相关性的Meta分析
数据覆盖CT影像表现与非手术治疗失败之间的关联分析，主题标签包括CT、粘连性小肠梗阻、失败与非手术治疗，可用于相关系统评价与Meta分析的复现、验证及二次研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）
基本信息
资源简介
CT表现与粘连性小肠梗阻非手术治疗失败相关性的Meta分析
Computed Tomography Findings Associated With Failure of Nonoperative Management in Adhesive Small Bowel Obstruction: A Meta-analysis
该数据集是围绕粘连性小肠梗阻非手术治疗失败相关CT表现的一项Meta分析所对应的数据库，由Arosh S. Perera Molligoda Arachchige发布在figshare.com，DOI为10.6084/m9.figshare.33213153.v1，发布时间为2026-08-11。数据覆盖CT影像表现与非手术治疗失败之间的关联分析，主题标签包括CT、粘连性小肠梗阻、失败与非手术治疗，可用于相关系统评价与Meta分析的复现、验证及二次研究（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-08-11。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：这是属于该荟萃分析的对应数据库。
【数据结构与技术规格】
数据集 DOI：10.6084/m9.figshare.33213153.v1。
【主题与分类】
源站学科分类：Surgery。主题标签：CT、Adhesive small bowel obstruction、failure、Nonoperative management。本站分类：消化系统疾病/肠梗阻。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Surgery。
【获取与许可】
源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Computed_Tomography_Findings_Associated_With_Failure_of_Nonoperative_Management_in_Adhesive_Small_Bowel_Obstruction_A_Meta-analysis/33213153
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Arachchige, Arosh S. Perera Molligoda (2026). Computed Tomography Findings Associated With Failure of Nonoperative Management in Adhesive Small Bowel Obstruction: A Meta-analysis. figshare. Dataset
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
- 源站标题：Computed Tomography Findings Associated With Failure of Nonoperative Management in Adhesive Small Bowel Obstruction: A Meta-analysis
- DOI：10.6084/m9.figshare.33213153.v1
- 发布日期：2026-08-11
- 源站页面：https://figshare.com/articles/dataset/Computed_Tomography_Findings_Associated_With_Failure_of_Nonoperative_Management_in_Adhesive_Small_Bowel_Obstruction_A_Meta-analysis/33213153
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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。
数据说明
This is the corresponding database belonging to the meta-analysis
许可
CC BY 4.0
引用
学术使用请引用 DOI 10.6084/m9.figshare.33213153.v1（source: https://figshare.com/articles/dataset/Computed_Tomography_Findings_Associated_With_Failure_of_Nonoperative_Management_in_Adhesive_Small_Bowel_Obstruction_A_Meta-analysis/33213153）。
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