肛门直肠3D高分辨率测压正常值数据集
该数据集来源于clinicaltrials.gov，聚焦肛门直肠3D高分辨率测压的正常值研究，覆盖肛门直肠疾病、大便失禁与便秘人群
基本信息
资源简介
肛门直肠3D高分辨率测压正常值数据集
该数据集英文名为 Normal Values in Ano-rectal 3D High Resolution Manometry，来源于 clinicaltrials.gov，本站将其归类于消化系统疾病下的盆底功能障碍方向。数据集聚焦肛门直肠三维高分辨率测压的正常值研究，所涉及的主题标签包括肛门直肠疾病、大便失禁与便秘。肛门直肠测压对于大便失禁或便秘患者具有指示意义，而三维高分辨率测压技术可沿肛管周向测量压力变化，通过显示肛管压力不对称性，可能有助于更好地理解肛门直肠疾病，并可能比传统测压更有效地评估盆底功能解剖。该数据集覆盖上述三类人群，为相关正常值研究提供数据基础。
【数据集背景】
肛门直肠测压是评估大便失禁或便秘患者的重要检查手段。传统测压方式在评估盆底功能解剖方面存在一定局限。近年来，肛门直肠三维高分辨率测压技术得到发展，该技术能够沿肛管周向测量压力变化，从而显示肛管压力不对称性。这一特性可能有助于更深入地理解肛门直肠疾病，并可能比传统测压更好地评估盆底功能解剖。该数据集正是围绕这一新技术条件下的正常值展开研究，所涉及的疾病背景包括肛门直肠疾病、大便失禁与便秘。
【数据内容】
该数据集的主题标签为肛门直肠疾病、大便失禁与便秘。其核心内容聚焦于肛门直肠三维高分辨率测压的正常值研究。源站描述指出，该技术测量的是沿肛管周向的压力变化，并可显示肛管压力不对称性。数据集所覆盖的人群为患有肛门直肠疾病、大便失禁或便秘的患者群体。除上述信息外，源站未提供关于具体变量、测量指标、样本量或数据字段的进一步说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述提及，肛门直肠测压对大便失禁或便秘患者具有指示作用，而三维高分辨率测压是近年来发展起来的新技术。关于具体的采集机构、采集时间、采集地点、采集流程或设备型号等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于与肛门直肠三维高分辨率测压正常值相关的研究场景，尤其是涉及肛门直肠疾病、大便失禁与便秘的人群。该技术通过显示肛管压力不对称性，可能有助于理解肛门直肠疾病，并可能用于评估盆底功能解剖。关于具体的应用方式、分析目标或临床决策支持等细节，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供关于该数据集具体使用方法的信息，包括数据访问方式、数据处理流程、分析工具或操作步骤等。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量评估、数据完整性、准确性、偏倚控制或使用限制等方面的信息。
【引用与许可】
源站未提供关于该数据集的引用方式、许可协议或使用条款等信息。
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/NCT01710579
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：肛门直肠疾病、大便失禁、便秘。肛门直肠测压对大便失禁或便秘患者具有指示意义。近年来，肛门直肠三维高分辨率测压技术已得到发展。该技术沿肛管周向测量压力变化，通过显示肛门压力不对称性，可能有助于更深入地理解肛门直肠疾病，并且相比传统测压法，能更有效地评估盆底的功能解剖。
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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