QLESP阻滞用于机器人肾部分切除术镇痛

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07704970

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

疾病：肾细胞癌（肾癌）、术后疼痛、神经阻滞。本临床试验的目标是了解一种称为QLESP的超声引导下神经阻滞是否能减轻成人机器人辅助肾脏手术后的疼痛以及对强效止痛药的需求。其主要旨在回答的问题是：1. QLESP是否能减少参与者在术后最初48小时内所需的阿片类止痛药总量？2. QLESP是否能降低术后疼痛评分并改善恢复质量？研究人员将比较接受QLESP阻滞的参与者与仅在手术伤口部位注射相同麻醉药的参与者。参与者将：1. 在手术前被随机分配接受QLESP或局部伤口注射。2. 在术后48小时内使用患者自控镇痛泵。3. 在术后2、6、12、24、48和72小时完成疼痛评分和恢复质量问卷。4. 随访至出院。

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。