创伤后与术后慢性神经病理性疼痛表型特征数据集
全球每年实施的手术超过3亿例。术后慢性疼痛通常在手术后持续超过3个月，感觉与术前不同，且往往比术前疼痛更剧烈。每10例手术患者中有1至2例发生此类疼痛，约每100例手术中有1例疼痛难以忍受
基本信息
资源简介
创伤后与术后慢性神经病理性疼痛表型特征数据集
Phenotypic Characterization of Chronic Neuropathic Pain Following Post-Traumatic and Post-Surgical Injury 是一个聚焦于创伤后与手术后慢性神经病理性疼痛表型特征的数据集，由 John Markman 撰写，经 Vivli 机构发布，发布时间为 2025 年，来源站为 doi.org。该数据集关注的是术后慢性疼痛这一临床问题：全球每年实施的手术超过 3 亿例，术后慢性疼痛通常在手术后持续超过 3 个月，感觉与术前不同，且往往比术前疼痛更剧烈。每 10 例手术患者中有 1 至 2 例发生此类疼痛，约每 100 例手术中有 1 例疼痛难以忍受。数据集围绕这类疼痛的表型特征展开，主题标签涉及镇痛、麻醉学与抗炎方向。
【数据集背景】
全球每年实施的手术超过 3 亿例，术后慢性疼痛已成为一个不容忽视的临床问题。这类疼痛通常在手术后持续超过 3 个月，其感觉与术前疼痛不同，且往往更为剧烈。流行病学层面的描述指出，每 10 例手术患者中有 1 至 2 例会发生此类疼痛，约每 100 例手术中有 1 例出现难以忍受的严重疼痛。某些类型的手术之后这种严重疼痛更为常见，例如为治疗肺癌或乳腺癌而在胸部实施的手术，手术类型会影响该问题的发生频率与疼痛严重程度。在这些患者中，约三分之一存在神经损伤相关疼痛。目前针对神经损伤相关疼痛的非阿片类镇痛药存在巨大的未满足需求，而优化治疗匹配的一大障碍，在于对检查中发现的感觉特征与相关因素之间关系的理解仍然有限。该数据集正是在这一背景下，针对创伤后与手术后慢性神经病理性疼痛的表型特征进行刻画。
【数据内容】
该数据集的主题为创伤后与手术后损伤所致慢性神经病理性疼痛的表型特征。从名称与主题标签看，其内容围绕慢性神经病理性疼痛的表型刻画展开，涉及镇痛、麻醉学与抗炎相关主题。源站描述提及，优化治疗匹配的障碍在于对检查中发现的感觉特征及其关系的理解有限，说明感觉特征的表型信息是该数据集关注的核心内容之一。关于具体的变量字段、样本量、记录条数、随访时间点等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 doi.org，作者为 John Markman，所属机构为 Vivli，发布时间为 2025 年。源站描述提供了该数据集的研究背景信息，包括全球手术量、术后慢性疼痛的持续时间与发生比例、特定手术类型（如胸部治疗肺癌或乳腺癌的手术）与疼痛发生及严重程度的关联，以及神经损伤相关疼痛在患者中的占比。关于数据的具体采集方式、采集地点、采集时间跨度、受试者招募与纳入排除标准等，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集适用于与术后慢性疼痛、尤其是神经病理性疼痛表型特征相关的研究场景。其背景信息指向几个可能的关注方向：术后慢性疼痛的持续时间与性质描述、不同手术类型（包括胸部治疗肺癌或乳腺癌的手术）与疼痛发生频率及严重程度的关联、神经损伤相关疼痛在术后慢性疼痛患者中的比例，以及感觉特征与治疗匹配之间的关系。主题标签所示的镇痛、麻醉学与抗炎方向也提示其可能用于相关领域的分析。关于具体的建模任务、分析流程或应用案例，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取途径、访问权限、文件格式、字段说明、预处理步骤或配套分析工具等信息。
【质量与限制】
源站描述指出，优化治疗匹配的一大障碍是对检查中发现的感觉特征及其关系的理解有限，这提示该数据集所涉及的领域本身存在认识上的局限。关于该数据集自身的样本代表性、数据完整性、缺失情况、偏倚控制或验证情况，源站未提供。此外，本站分类将其归入肿瘤 / 乳腺癌，而源站描述中仅在举例胸部手术治疗肺癌或乳腺癌时提及乳腺癌，二者之间的关系需以源站信息为准。
【引用与许可】
该数据集的作者为 John Markman，机构为 Vivli，发布时间为 2025 年，来源站为 doi.org。关于具体的引用格式、许可条款或使用限制，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://doi.org/10.25934/pr00004326
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
全球每年实施的外科手术超过3亿台。术后慢性疼痛通常在手术后持续3个月以上，感觉性质不同，且往往比术前疼痛更为剧烈。每10名手术患者中有1至2人会出现此类疼痛，约每100台手术中有1台术后出现难以忍受的疼痛。这种严重疼痛在某些类型手术后更为常见，例如为治疗肺癌或乳腺癌而进行的胸部手术，并且影响该问题的发生频率和疼痛的严重程度。在这些患者中，三分之一存在神经损伤相关疼痛。用于治疗神经损伤相关疼痛的非阿片类镇痛药存在巨大的未满足需求。优化治疗匹配的一个主要障碍在于，对检查中发现和病史所识别的感觉特征与潜在疼痛机制之间关系的理解有限。对这一具有术后及创伤后神经病理性疼痛且表型特征明确的队列开展进一步研究，将有助于克服这一障碍，从而改进疼痛诊断和治疗匹配，并实现更优的临床试验设计。
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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