妇科手术后腹腔内失血量超声评估数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦妇科手术后腹腔内出血的超声评估。术后腹腔内出血是妇科手术后致病甚至致死的重要因素,而出血进入腹腔时诊断更困难且可能延迟

Holy Family Hospital, Nazareth, IsraelHoly Family Hospital, Nazareth, Israel
clinicaltrials
浏览 9
医学影像回归Post-Operative Hemorrhage
Ultrasound for Assessment of Intra-Abdominal Blood Loss After Gynecological Surgery

基本信息

模态
医学影像
任务类型
回归
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

妇科手术后腹腔内失血量超声评估数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦妇科手术后腹腔内出血的超声评估。术后腹腔内出血是妇科手术后致病甚至致死的重要因素,而出血进入腹腔时诊断更困难且可能延迟。超声是无创、快速且广泛可用的游离腹腔和盆腔积液评估工具,现代设备支持三维容积评估积液,以及基于多普勒测量下腔静脉(IVC)直径及其塌陷指数,这两者均与血管内容量状态和失血量相关。目前建立腹腔内正常范围的数据有限。该数据可用于术后出血的超声识别与失血量评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:手术部位术后血肿(诊断)、术后出血。妇科手术后腹腔内出血是致病的重要因素,在某些情况下也是致死的重要因素。及时识别腹腔内失血对于适当的临床干预至关重要。当出血进入腹腔时,诊断更加困难且可能延迟。超声是一种无创、快速且广泛可用的工具,用于评估游离的腹腔和盆腔积液。现代设备允许对积液进行三维容积评估,以及基于多普勒测量下腔静脉(IVC)直径及其塌陷指数——这两者均已知与血管内容量状态和失血量相关。目前,建立腹腔内正常范围的数据有限。

【主题与分类】

主题标签:Post-Operative Hemorrhage。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/NCT06953141

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06953141

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    • 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

情况:手术部位术后血肿(诊断)、术后出血。术后腹腔内出血是妇科手术后致病的重要原因,在某些情况下也是死亡的重要原因。及时识别腹腔内失血对于采取适当的临床干预至关重要。当出血发生在腹腔内时,诊断更为困难,且可能被延误。超声是一种无创、快速且广泛可用的工具,可用于评估腹腔和盆腔游离液体。现代设备可对液体积聚进行三维容积评估,并可基于多普勒测量下腔静脉(IVC)直径及其塌陷指数——已知这两项指标均与血管内容量状态和失血相关。目前,关于术后腹腔内液体量或IVC直径正常范围的数据有限,且对于妇科手术后这些测量指标的幅度及其与临床结局的关系知之甚少。

这项前瞻性队列研究旨在通过先进超声成像技术,在术后24小时内量化腹腔内液体,并测定下腔静脉直径及其塌陷指数。研究将纳入接受开腹、腹腔镜或阴道妇科手术的患者。研究将探讨超声检查结果与临床结局之间的相关性,如血红蛋白下降、输血需求、感染、疼痛及住院时间。此外,我们旨在建立术后腹腔内液体量和下腔静脉直径正常范围的参考列线图。

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

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