乳腺癌手术标准化筋膜平面阻滞方案可行性研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07877740

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：乳腺癌手术、局部区域麻醉、催眠、筋膜平面阻滞。这项观察性研究的目标是评估在接受程序性镇静或辅助催眠的乳腺癌手术患者中，实施标准化局部区域麻醉方案的可行性。该研究旨在回答的主要问题是：* 使用该标准化麻醉方案能否在不转为全身麻醉的情况下成功完成乳腺癌手术？* 基于患者接受度、方案依从性、麻醉诱导时间、患者和外科医生满意度、围手术期并发症以及转为全身麻醉的原因，该标准化方案在常规临床实践中是否可行？参与者将：* 作为其常规临床护理的一部分，接受标准化局部区域麻醉方案，并结合程序性镇静或辅助催眠；* 允许研究团队从其医疗记录中收集有关麻醉和手术程序的信息；* 在出院前完成一份简短的满意度问卷。

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。