术前吲哚菁绿淋巴造影与高频超声预测乳腺癌术后上肢淋巴水肿淋巴静脉吻合术结局
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦乳腺癌术后上肢淋巴水肿患者，收录术前吲哚菁绿（ICG）淋巴造影与高频超声评估资料，用于预测淋巴静脉吻合术（LVA）的手术结局
基本信息
资源简介
术前吲哚菁绿淋巴造影与高频超声预测乳腺癌术后上肢淋巴水肿淋巴静脉吻合术结局
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦乳腺癌术后上肢淋巴水肿患者，收录术前吲哚菁绿（ICG）淋巴造影与高频超声评估资料，用于预测淋巴静脉吻合术（LVA）的手术结局。乳腺癌术后上肢淋巴水肿是一种慢性、进行性疾病，显著影响患者的生活质量与上肢功能。淋巴静脉吻合术已成为部分具有功能性淋巴管患者的有效生理性手术治疗方式，但预测手术成功仍具挑战性。ICG淋巴造影与高频超声日益用于淋巴水肿手术的术前评估与手术规划，可显示淋巴管通畅性、淋巴流型、血管直径及受区静脉特征，有望改善患者选择与手术结局。该数据集即围绕这一术前影像评估与手术结局预测的研究主题组织资料，属于肿瘤/乳腺癌分类下的数据资源。
【数据集背景】
乳腺癌术后上肢淋巴水肿是乳腺癌治疗后的常见并发症之一，呈慢性、进行性发展，对患者生活质量与上肢功能造成显著影响。淋巴静脉吻合术（LVA）作为生理性外科治疗手段，适用于部分仍存在功能性淋巴管的患者，但其手术成功的预测仍是临床难题。术前评估能否准确识别适合手术的患者、预判吻合效果，直接关系到治疗决策。ICG淋巴造影与高频超声作为术前评估工具，能够提供淋巴管通畅性、淋巴流型、血管直径和受区静脉特征等信息，因而被越来越多地用于淋巴水肿手术的术前评估与手术规划。该数据集正是围绕术前ICG淋巴造影与高频超声作为LVA结局预测因素这一主题而建立。
【数据内容】
该数据集的主题标签为“Lymphedema Arm”与“Breast Cancer Lymphedema”，对应的疾病条件包括上肢淋巴水肿与乳腺癌相关淋巴水肿。数据集收录的是乳腺癌术后上肢淋巴水肿患者的术前吲哚菁绿（ICG）淋巴造影与高频超声评估资料，用于预测淋巴静脉吻合术（LVA）的手术结局。所涉及的影像评估信息涵盖淋巴管通畅性、淋巴流型、血管直径以及受区静脉特征等方面。关于具体样本量、变量字段、影像文件格式、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 clinicaltrials.gov，对应一项前瞻性干预性研究。研究旨在评估术前ICG淋巴造影与高频超声在预测淋巴静脉吻合术结局中的作用。数据由该注册平台收录并发布，属于肿瘤/乳腺癌分类下的资源。关于具体采集机构、采集地点、采集时间跨度、影像设备型号与参数等信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于围绕乳腺癌术后上肢淋巴水肿外科治疗的研究与教学场景，例如探讨术前ICG淋巴造影与高频超声指标与LVA手术结局之间的关系、辅助评估患者选择策略、支持淋巴水肿手术术前规划的讨论，以及作为相关临床研究方法学示例。也可用于肿瘤/乳腺癌分类下淋巴水肿相关资源的整理与检索。关于具体模型构建、统计分析方法或临床验证用途，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供具体的使用方法说明，包括数据访问方式、文件组织方式、字段说明、影像阅片流程或分析工具等。使用者需依据来源平台的公开信息自行确认获取与使用条件。
【质量与限制】
该数据集为前瞻性干预性研究的注册资料，聚焦术前影像评估与手术结局预测。关于数据完整性、样本量、缺失情况、随访时长、结局定义与测量一致性等质量相关信息，源站未提供。使用时应结合来源平台的注册信息核实研究状态与数据可用性。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款信息。使用或引用该数据集前，应查阅 clinicaltrials.gov 上对应注册记录的公开说明以确认相关要求。
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://clinicaltrials.gov/study/NCT07614815
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
条件：手臂淋巴水肿、乳腺癌淋巴水肿。乳房切除术后上肢淋巴水肿是一种慢性、进行性疾病，显著影响生活质量和上肢功能。淋巴静脉吻合术（LVA）已成为一种有效的生理性手术治疗方法，适用于淋巴管功能良好的特定患者。然而，预测手术成功仍然具有挑战性。吲哚菁绿（ICG）淋巴造影和高频超声越来越多地用于淋巴水肿手术的术前评估和手术规划。这些影像学方法可显示淋巴管通畅性、淋巴流型、血管直径和受体静脉特征，有望改善患者选择和手术结果。本前瞻性干预研究旨在评估术前ICG淋巴造影和高频超声作为乳房切除术后上肢淋巴水肿患者LVA成功结局预测因素的作用。
符合入选标准、诊断为乳腺癌治疗后继发性上肢淋巴水肿的患者，将在手术前接受详细的临床评估、肢体测量、ICG淋巴造影分期及超声血管定位。随后，患者将接受超显微淋巴静脉吻合术。主要结局包括术后肢体周径缩小及临床症状改善。次要结局包括影像学表现与手术成功之间的相关性、术后并发症发生率以及患者报告的功能改善。该研究预期有助于改进患者选择标准，并优化乳腺癌相关淋巴水肿LVA手术的术前规划。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
