幽门狭窄准确诊断前配方更换频率研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00409734

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：幽门狭窄。本研究可描述为一项前瞻性与回顾性研究，将通过问卷、病历分析以及诊断性检查所获得的信息（即实验室结果、超声检查）来收集资料。研究组和对照组的入组时间均为入院时。患者参与研究的时长将与住院时间一致。这将是一项在Maimonides医学中心开展的單中心试验。总共将纳入约50-100名受试者，以使研究更具可信度。方法与步骤：1. 研究参与者：所有因幽门狭窄诊断入住Maimonides医学中心、年龄在2至9周的患者。若患者确诊为牛奶过敏、有既往腹部手术史、或有早产史或代谢性疾病史，则将被排除在研究之外。

对照组将由相同年龄范围、具有相似排除标准的患者组成，包括因上述原因以外其他原因入院的患者，如毛细支气管炎和排除脓毒症。2：数据：数据将通过完成问卷的方式获取。3. 数据收集与处理：将对问卷回答进行分析，并对回答进行统计学相关性分析。获益：通过参与本研究，患者可能有助于未来被诊断为幽门狭窄的患者引起医疗专业人员的关注。风险：在维护保密性的前提下，本研究参与者的风险可忽略不计。

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。