混合现实实时开颅手术规划

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07468370

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：神经外科、手术规划、成人脑肿瘤、开颅肿瘤切除手术。本研究是一项前瞻性观察性研究，旨在评估Brainlab混合现实查看器在提高术前开颅手术规划准确性和效率方面的有效性。该研究将在单一中心进行，设有两个入组组别。第1组目标入组38名受试者。第2组目标入组16名受试者。通过在标准外科手术过程中观察该设备的使用情况，我们能够准确测量其与传统神经导航系统相比，在切口规划准确性、时间效率及整体易用性方面的影响。该设计允许收集定量和定性数据，从而对混合现实查看器提升手术结局的潜力提供稳健评估。

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。