基本信息

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创建/更新时间

2026-10-28

资源简介

淋巴静脉吻合术后应用复杂消肿物理治疗

该数据集英文名为 Complex Decongestive Physiotherapy Applied After Lymphovenous Anastomosis Surgery，来源于 clinicaltrials.gov，本站将其归类为肿瘤 / 其他，主题标签为淋巴水肿与癌症。数据集关注淋巴水肿与癌症患者，研究在淋巴静脉吻合手术后应用复杂消肿物理治疗（CDP）的效果。源站描述指出，淋巴水肿（LE）是一种慢性和进行性疾病，由淋巴引流不足导致富含蛋白质的液体在组织间隙异常积聚所致；物理治疗应用中的金标准治疗方案是复杂消肿物理治疗，它由四个基本组成部分构成：手法淋巴引流、皮肤护理、压力治疗和治疗性运动。所有患者将接受为期20次、每周5天的KBF治疗阶段。该数据集可用于了解该临床研究的设计与干预方案。

【数据集背景】

淋巴水肿是一种慢性和进行性疾病，其发生是由于淋巴引流不足导致富含蛋白质的液体在组织间隙异常积聚。在物理治疗应用中，复杂消肿物理治疗（Complex Decongestive Physiotherapy，CDP）被视为金标准治疗方案。该数据集所对应的研究聚焦于淋巴静脉吻合手术（lymphovenous anastomosis surgery）之后应用复杂消肿物理治疗的效果，研究对象涉及淋巴水肿与癌症患者。研究将比较接受过淋巴静脉吻合手术的患者与未接受该手术的患者之间CDP的效果。

【数据内容】

源站描述显示，复杂消肿物理治疗由四个基本组成部分构成：手法淋巴引流（Manual Lymph Drainage）、皮肤护理（Skin Care）、压力治疗（Compression Therapy）和治疗性运动（Therapeutic Exercise）。所有患者将接受KBF的治疗阶段，共20次，每周5天。具体治疗内容包括：45分钟的手法淋巴引流，涵盖皮肤护理；使用短拉伸绷带进行压力治疗，患者随后每天使用该绷带23小时；消肿运动以及促进静脉和淋巴回流的建议。研究将对接受过淋巴静脉吻合手术与未接受该手术的患者中CDP的效果进行比较。源站描述在提及生活质量处中断，生活质量相关内容的完整信息源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述中列出的条件为淋巴水肿（Lymphedema）与癌症（Cancer）。其余关于采集方式、采集时间、样本量、招募地点等具体信息，源站未提供。

【适用场景】

基于现有信息，该数据集适用于了解复杂消肿物理治疗在淋巴静脉吻合手术后应用的临床研究设计，包括CDP的四个组成部分、治疗次数与频率安排（20次、每周5天）、45分钟手法淋巴引流、短拉伸绷带压力治疗及每天23小时使用、消肿运动与促进静脉和淋巴回流的建议等干预细节，以及接受手术与未接受手术患者之间效果比较的研究思路。其他具体适用场景源站未提供。

【使用方法】

源站未提供。

【质量与限制】

源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT06167993

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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/NCT06167993

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。

数据说明

条件：淋巴水肿、癌症。淋巴水肿（LE）是一种慢性进行性疾病，由淋巴引流不足导致富含蛋白质的液体在组织间隙异常积聚所致。物理治疗应用中，金标准治疗方案为综合消肿物理治疗。它由四个基本部分组成：手法淋巴引流、皮肤护理、压力治疗、治疗性运动。所有患者将接受KBF治疗阶段共20次，每周5天：治疗；45分钟的手法淋巴引流包括皮肤护理、使用短拉伸绷带进行压力治疗（随后患者每天使用23小时）、消肿运动以及促进静脉和淋巴回流的建议。将比较接受淋巴静脉吻合术与未接受该手术患者中CDP的效果。与淋巴水肿相关的患者生活质量；淋巴水肿功能、残疾和健康问卷-下肢（LYMPH ICF-LL），满意度水平将采用视觉模拟量表评估，水肿量将采用周长测量评估。

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