肿瘤神经外科手术皮肤闭合技术比较：皮内连续缝合与经皮间断缝合

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07413796

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病：成人脑肿瘤、良性脑肿瘤、脑膜瘤、胶质瘤、胶质母细胞瘤。本研究旨在比较颅内肿瘤术后两种常用的皮肤缝合方法。皮肤缝合是神经外科手术中最重要的步骤之一，因为它对伤口愈合情况有很大影响。对于脑肿瘤患者，良好的伤口愈合尤为重要，因为这可能影响放疗或化疗等额外治疗能够多早开始。术后皮肤缝合有多种方式，包括连续缝合和间断缝合。这两种方法均被广泛使用并被认为安全。然而，在肿瘤神经外科中，比较二者效果的科学证据有限，缝合技术的选择往往基于外科医生的个人经验。在本研究中，研究者将比较使用连续可吸收缝线的皮肤缝合与使用间断非可吸收缝线的皮肤缝合。研究者将评估根据所用缝合方法，伤口愈合情况如何，以及伤口相关并发症的发生频率，例如感染、伤口边缘裂开或脑脊液漏。研究者认为，本研究结果将有助于改善接受脑肿瘤神经外科治疗患者的伤口护理，并因此可能有助于促进更好的恢复和总体生活质量。

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。