腹腔镜肝脏治疗过程模型分析数据
腹腔镜肝脏治疗过程模型的分析数据，涵盖手术流程建模与分析。
基本信息
资源简介
腹腔镜肝脏治疗过程模型分析数据
【一句话概览】
该数据集标题为“腹腔镜肝脏治疗过程模型的分析数据”，包含2个文件，合计8 MB。Word文件中呈现的是腹腔镜肝脏治疗的分析数据，该分析数据依据本数据集内附的过程模型。源站标签包括腹腔镜方法、外科工作流程、外科手术、任务绩效与分析、数据格式、生物医学工程；分类为数据格式、生物医学工程；许可为CC BY 4.0（来源 figshare，CC BY 4.0 许可）。
【数据集背景】
本数据集源站标题为《The analyzed data of the laparoscopic liver treatment process model》。项目资助方：Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Innovative Training Networks (ITN) H2020-MSCA-ITN-2016 GA 722068。源站首次发布：2022-07-11。
【数据内容】
源站原始描述：The presented data in the word file is the analyzed data of the laparoscopic liver treatment. The analyzed data is according to the Process model that is enclosed in this dataset
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：Word 文件中呈现的数据是腹腔镜肝脏治疗的分析数据。该分析数据依据本数据集中所附的 Process 模型。
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 7.97 MB。Dataset.docx：application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document，968.71 KB。数据集 DOI：10.4121/20163968.v2。
【主题与分类】
源站学科分类：Data Format、Biomedical Engineering。主题标签：laparoscopic method、Surgical Workflow、surgical procedures、Task Performance and Analysis.、Data Format、Biomedical Engineering。
【适用方向】
文本类数据可用于医学自然语言处理，如命名实体识别、信息抽取与文本分类。
【获取与许可】
源站页面：https://data.4tu.nl/articles/dataset/The_analyzed_data_of_the_laparoscopic_liver_treatment_process_model/20163968
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Gholinejad, Maryam; Loeve, Arjo; Dankelman, Jenny (2022). The analyzed data of the laparoscopic liver treatment process model. 4TU.ResearchData. Dataset
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。
暂未开放有偿下载
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://data.4tu.nl/articles/_/20163968/2
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:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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