肝脏手术急性肺损伤数字早期预警系统
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦肝脏手术患者急性肺损伤（ALI）的数字早期预警。研究覆盖术前、术中、术后三个阶段的数据采集，涉及肝硬化、ARDS、MASLD、NAFLD、肝癌及成人等条件
基本信息
资源简介
肝脏手术急性肺损伤数字早期预警系统
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦肝脏手术患者急性肺损伤（ALI）的数字早期预警。研究覆盖术前、术中、术后三个阶段的数据采集，涉及肝硬化、ARDS、MASLD、NAFLD、肝癌及成人等条件。数据可用于开发与验证 ALI 预测模型，采用逻辑回归、随机森林、支持向量机（SVM）和神经网络等机器学习算法，并以准确率、灵敏度、特异度及 ROC 曲线等指标评估模型性能，目标是构建高精度且可解释的预测模型（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：急性肺损伤（ALI）、肝硬化、ARDS、人类、MASLD、MASLD/MASH（代谢功能障碍相关脂肪性肝病/代谢功能障碍相关脂肪性肝炎）、NAFLD（非酒精性脂肪性肝病）、肝癌、成人。本研究将利用参数预测接受大型肝脏手术患者的 ALI。具体而言，研究将收集术前、术中和术后阶段的数据。机器学习算法——包括逻辑回归、随机森林、支持向量机（SVM）和神经网络——将用于开发和验证预测模型。模型性能将使用准确率、灵敏度、特异度和受试者工作特征（ROC）曲线等指标进行评估。最终目标是开发一个高度准确且可解释的模型，能够整合到
【主题与分类】
主题标签：Acute Lung Injury(ALI)、Liver Cirrhosis、ARDS, Human、MASLD、NAFLD (Nonalcoholic Fatty Liver Disease)、Liver Cancer, Adult。本站分类：肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07070362
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07070362
标准获取流程：
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- 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：急性肺损伤（ALI）、肝硬化、ARDS、人类、MASLD、MASLD/MASH（代谢功能障碍相关脂肪性肝病/代谢功能障碍相关脂肪性肝炎）、NAFLD（非酒精性脂肪性肝病）、肝癌、成人。本研究将利用相关参数预测接受大型肝脏手术患者的ALI。具体而言，研究将收集术前、术中和术后阶段的数据。将使用机器学习算法——包括逻辑回归、随机森林、支持向量机（SVM）和神经网络——来开发和验证预测模型。模型性能将使用准确率、灵敏度、特异度和受试者工作特征（ROC）曲线等指标进行评估。最终目标是开发一个高精度且可解释的模型，使其能够整合到数字预警系统中以供临床应用。
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
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