增加氧疗能否充分滋养有症状的缺血性溃疡?
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦外周血管疾病、糖尿病足溃疡与截肢,属于内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病分类

基本信息
资源简介
增加氧疗能否充分滋养有症状的缺血性溃疡?
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦外周血管疾病、糖尿病足溃疡与截肢,属于内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病分类。源站描述了一项评估高压氧治疗(HBOT)联合标准伤口护理和血管外科治疗对糖尿病足溃疡合并下肢缺血患者(成本)效果的研究,采用国际多臂多阶段(MAMS)随机临床试验设计,计划入组最多544例Meggitt-Wagner 3或4期糖尿病足溃疡且证实存在外周缺血的患者,随机接受0、20、30或至少40次HBOT。数据可用于预测治疗反应、截肢风险或成本效果等任务(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:外周血管疾病、糖尿病足溃疡、截肢。目的:主要目的是评估在标准伤口护理和血管外科治疗基础上加用HBOT对糖尿病足溃疡(DFU)合并下肢缺血患者的(成本)效果。研究设计:选择国际性、多臂多阶段(MAMS)设计来开展高效的随机临床试验。在计划的中期分析中,将选择表现最佳的研究组继续。研究人群:需要最多544例Meggitt-Wagner 3期或4期DFU且证实存在外周缺血的患者。干预:患者将被随机分配接受标准护理(遵循国际指南的伤口治疗和外科干预),并分别接受0、20、30或至少40次HBOT。这些疗程将包括在2.2-2.5 ATA压力下进行90-120分钟的HBOT,根据i
【主题与分类】
主题标签:Peripheral Vascular Disease、Diabetic Foot Ulcer、Amputation。本站分类:内分泌、营养和代谢疾病/糖尿病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05804097
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/NCT05804097
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
疾病:外周血管疾病、糖尿病足溃疡、截肢。目的:主要目的是评估在标准伤口护理和血管外科治疗基础上加用高压氧治疗(HBOT)对糖尿病足溃疡(DFU)合并下肢缺血患者的(成本)效果。研究设计:采用国际多臂多阶段(MAMS)设计,以开展高效的随机临床试验。在计划的中期分析中,将选择表现最佳的研究组继续进行研究。研究人群:我们需要最多544名Meggitt-Wagner 3级或4级DFU且已证实存在外周缺血的患者。干预:患者将被随机分配接受标准治疗(根据国际指南进行伤口治疗和外科干预),并分别接受0次、20次、30次或至少40次HBOT。这些疗程将包括按照国际标准,在2.2-2.5 ATA压力下进行90-120分钟的HBOT。主要研究参数/终点:主要终点是12个月后的大截肢率。次要目标是无截肢生存率、伤口愈合、健康相关生活质量以及干预措施的成本效果。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




