腹腔镜食管裂孔疝修补联合补片胃底折叠术
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为腹腔镜食管裂孔疝修补联合补片胃底折叠术，涉及食管裂孔疝与袖状胃切除术
基本信息
资源简介
腹腔镜食管裂孔疝修补联合补片胃底折叠术
该数据集英文名为 Laparoscopic Hiatal Hernia Repair With Mesh Cruroplasty，来源于 clinicaltrials.gov，主题聚焦于腹腔镜食管裂孔疝修补联合补片胃底折叠术，涉及食管裂孔疝与袖状胃切除术两类核心情形。从分类归属看，该数据集被归入内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症方向，这与其所关注的减重手术场景密切相关。数据集围绕接受腹腔镜袖状胃切除术且合并食管裂孔疝的患者，探讨相应的外科处理策略。由于肥胖是食管裂孔疝的重要危险因素，外科医生在减重手术过程中常会发现这类缺损，因此该主题在临床实践中具有明确的现实意义。整体而言，该数据集提供了一个以临床研究注册信息为基础的资源入口，便于了解该手术策略的研究背景与关注要点。
【数据集背景】
该数据集所对应的研究关注的是接受腹腔镜袖状胃切除术（LSG）同时合并食管裂孔疝（HH）的患者群体，探索针对这一人群的外科策略。肥胖被明确视为食管裂孔疝的主要危险因素，这使得在减重手术过程中，外科医生经常能够发现食管裂孔疝缺损。正是在这一临床背景下，腹腔镜食管裂孔疝修补联合补片胃底折叠术成为该数据集的核心主题。数据集在分类上归属于内分泌、营养和代谢疾病下的肥胖症方向，反映出其与代谢及减重外科的紧密关联。主题标签包括 Hiatal Hernia 与 Sleeve Gastrectomy，进一步界定了其关注的两大关键概念。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Hiatal Hernia 和 Sleeve Gastrectomy，涉及的条件包括 Hiatal Hernia 与 Sleeve Gastrectomy。其核心内容围绕腹腔镜食管裂孔疝修补联合补片胃底折叠术这一手术策略展开，面向的是接受腹腔镜袖状胃切除术并伴有食管裂孔疝的患者。数据集所属分类为内分泌、营养和代谢疾病 / 肥胖症。除上述主题、条件与分类信息外，源站未提供更细化的数据字段、变量结构或记录条目说明。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。其源站描述指出，所涉及的研究探讨的是针对接受腹腔镜袖状胃切除术（LSG）且合并食管裂孔疝（HH）患者的外科策略，并说明肥胖是食管裂孔疝的主要危险因素，因此外科医生在减重手术中常会发现这类缺损。除来源站为 clinicaltrials.gov 以及上述源站描述外，源站未提供关于采集方法、采集时间、样本量或更新频率的更多信息。
【适用场景】
基于其主题与分类，该数据集适用于关注肥胖症与代谢外科、尤其是减重手术合并食管裂孔疝处理策略的场景。具体而言，可用于了解腹腔镜袖状胃切除术患者中食管裂孔疝的发现与处理这一临床问题，以及腹腔镜食管裂孔疝修补联合补片胃底折叠术这一手术策略的研究背景。其分类归属内分泌、营养和代谢疾病 / 肥胖症，也提示其可服务于该领域的知识梳理与检索需求。除上述由主题、条件与分类直接支持的范围外，源站未提供其他具体适用场景。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
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/NCT07491003
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：食管裂孔疝，袖状胃切除术。你所指的研究探讨的是针对接受腹腔镜袖状胃切除术（LSG）且伴有食管裂孔疝（HH）患者的手术策略。由于肥胖是食管裂孔疝的主要风险因素，外科医生在减肥手术过程中经常会发现这些缺损。
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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