脉诊与贫血:探索中西医结合方法
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦中度至重度贫血(Hb < 10 g/dL)患者,纳入 2021 年 2 月 26 日至 2022 年 12 月 31 日期间治疗的 28 例患者,分为中医干预组与西医标准方案组

基本信息
资源简介
脉诊与贫血:探索中西医结合方法
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦中度至重度贫血(Hb < 10 g/dL)患者,纳入 2021 年 2 月 26 日至 2022 年 12 月 31 日期间治疗的 28 例患者,分为中医干预组与西医标准方案组。数据包含每月血红蛋白水平监测及 Huang-T1 Sphygmograph 脉诊参数(频域与波形特征),主要结局为 Hb 改善与安全性评估,次要结局为脉诊参数与血液学变化的相关性。可用于贫血疗效评估、脉诊参数与血液指标关联分析及中西医结合研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:中度至重度贫血、Traditional Chinese Medicine (TCM)、Pulse Diagnosis。该研究纳入 28 例中度至重度贫血(Hb < 10 g/dL)患者,治疗时间为 2021 年 2 月 26 日至 2022 年 12 月 31 日。参与者分为两组:接受基于 TCM 的干预(针对全身失衡定制的草药配方)的组和遵循标准 Western medicine 方案的组。数据收集包括每月监测 Hb 水平和使用 Huang-T1 Sphygmograph 的脉诊参数,该设备提供了对频域和波形衍生特征的详细见解。主要结局包括 Hb 水平改善和安全性评估,而次要结局侧重于脉诊参数与血液学变化之间的相关性。结果表明 TCM 组的 Hb 持续改善,并具有显著趋势
【主题与分类】
主题标签:Moderate to Severe Anemia、Traditional Chinese Medicine (TCM)、Pulse Diagnosis。本站分类:血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06760351
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/NCT06760351
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:中重度贫血、中医(TCM)、脉诊。该研究纳入2021年2月26日至2022年12月31日期间接受治疗的28例中重度贫血患者(Hb < 10 g/dL)。参与者被分为两组:一组接受基于中医的干预(针对全身失衡定制的草药方剂),另一组遵循标准西医方案。数据收集包括每月监测Hb水平和脉诊参数,使用Huang-T1脉象仪,该仪器提供了对频域和波形衍生特征的详细洞察。主要结局包括Hb水平改善和安全性评估,而次要结局侧重于脉象参数与血液学变化之间的相关性。结果显示,中医组的Hb持续改善,在脉诊相关性方面观察到显著趋势。这些发现凸显了中医在贫血护理中作为诊断和治疗辅助手段的潜力,强调了其在连接传统与现代医学实践中的作用。
本研究遵循伦理准则,并获得台中慈济医院研究伦理委员会批准(批准号:REC109-61)。所有参与者在纳入研究前均提供了书面知情同意。未来方向包括开展更大规模的研究和随机对照试验,以进一步验证研究结果并拓展其临床应用。
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。




