血管外科淋巴管损伤可视化
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦血管外科腹股沟动脉入路手术中不可见的淋巴管损伤。覆盖血管外科手术、外周动脉疾病、急性缺血、出血、动脉瘤及假性动脉瘤等情形
基本信息
资源简介
血管外科淋巴管损伤可视化
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦血管外科腹股沟动脉入路手术中不可见的淋巴管损伤。覆盖血管外科手术、外周动脉疾病、急性缺血、出血、动脉瘤及假性动脉瘤等情形。数据可用于研究通过 PatentBlau V (E131) 显影识别并直接处理淋巴管损伤，以降低淋巴囊肿、淋巴瘘和手术部位感染等伤口并发症发生率，减少再干预需求（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：状况：血管外科手术、外周动脉疾病(PAD)、急性缺血、出血、动脉瘤、假性动脉瘤。在腹股沟获取动脉通路是血管外科医生非常常见的手术操作。为到达股动脉，不可见的淋巴管常被损伤，进而造成淋巴管损伤。由于其颜色透明且体积小，这些损伤在手术中未被发现，因此未得到治疗。这些小的淋巴管损伤可导致伤口并发症，包括淋巴囊肿、淋巴瘘和手术部位感染(SSI)，这些并发症与更高的发病率、住院时间延长相关，某些情况下甚至需要再次干预。研究者希望通过可视化并直接治疗这些淋巴管损伤来降低伤口并发症发生率。为了能够检测这些损伤，将使用 PatentBlau V (E131)
【主题与分类】
主题标签：Vascular Surgical Procedure、Peripheral Arterial Disease(PAD)、Acute Ischemia、Hemmorhage、Aneurysm、Pseudoaneurysm。本站分类：感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07499206
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07499206
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
条件：血管外科手术、外周动脉疾病（PAD）、急性缺血、出血、动脉瘤、假性动脉瘤。腹股沟区动脉穿刺是血管外科医生非常常见的手术操作。为到达股动脉，常会损伤肉眼不可见的淋巴管，从而造成淋巴管损伤。由于这些淋巴管呈透明色且体积细小，术中往往无法察觉，因而未予处理。这些细小的淋巴管损伤可导致伤口并发症，包括淋巴囊肿、淋巴瘘和手术部位感染（SSI），这些并发症与较高的发病率及住院时间延长相关，部分病例甚至需要再次干预。研究者希望通过显影并直接处理这些淋巴管损伤来降低伤口并发症发生率。为能够检出这些损伤，将使用PatentBlau V（E131），这是一种经Swissmedic批准用于淋巴管显影的蓝色染料。将记录并分析性别差异，性别作为一个维度并不相关。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
