单侧双通道内镜减压术后选择性吸引引流:一项回顾性倾向评分匹配队列研究

单侧双通道内镜减压术后选择性引流的回顾性队列数据,含临床参数、疼痛评分和MRI积液分级,用于评估引流效果及风险因素。

DataONE
2026-04-14 更新
浏览 13
表格、医学影像MedicineHealth and Life Sciences
Selective Suction Drainage Following Unilateral Biportal Endoscopic Decompression: a retrospective propensity score-matched cohort study

基本信息

模态
表格、医学影像
大小
0.000006 GB
创建/更新时间
2026-04-14

资源简介

单侧双通道内镜减压术后选择性吸引引流:一项回顾性倾向评分匹配队列研究

【一句话概览】

本数据集是 DataONE 公开的影像数据集,主题涵盖 Medicine, Health and Life Sciences,可用于医学图像分割、检测与分类模型的训练与评测。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Selective Suction Drainage Following Unilateral Biportal Endoscopic Decompression: a retrospective propensity score-matched cohort study》。

【数据内容】

源站原始描述:Abstract Background: The necessity of prophylactic drainage following unilateral biportal endoscopic (UBE) decompression remains controversial. This study aims to propose a novel MRI-based clinico-radiological grading system for postoperative local fluid collection (PLFC), evaluate the double-edged sword effect of drainage, and identify specific risk factors to establish a selective drainage algorithm. Methods: A retrospective cohort of 370 patients who underwent UBE decompression was enrolled a…

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。

【适用方向】

影像类数据可用于医学图像分析模型(检测、分割、分类)的训练与评测,也可用于标注质量与成像参数相关性的研究。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256:98d40a6839ad3773d2e8c445fc535b3fa631843e0ed8d11a808100035869cf88

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源站:https://search.dataone.org/view/sha256:98d40a6839ad3773d2e8c445fc535b3fa631843e0ed8d11a808100035869cf88

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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。

数据集大小约 6.0 KB。

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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