针刺治疗颅底桥小脑角肿瘤术后并发症效果评价
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为针刺治疗颅底桥小脑角肿瘤术后并发症的效果评价,本站归类为肿瘤/其他

基本信息
资源简介
针刺治疗颅底桥小脑角肿瘤术后并发症效果评价
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为针刺治疗颅底桥小脑角肿瘤术后并发症的效果评价,本站归类为肿瘤/其他。数据覆盖针刺、脑肿瘤、颅底肿瘤、桥小脑角肿瘤、治疗并发症、生活质量及神经肌肉阻滞等主题。源站描述介绍了颅底的解剖学重要性、颅底肿瘤的起源与发病率(每年每10万人2至18例)以及性别在肿瘤类型上的比例差异,并指出桥小脑角肿瘤较为常见。该数据可用于针刺干预效果评估、术后并发症与生活质量相关研究,以及肿瘤治疗领域的分类或预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Acupuncture, Tumor, Brain, Skull Base Tumor, Cerebellopontine Angle Tumor, Complication of Treatment, Quality of Life, Neuromuscular Blockade。颅底具有临床独特重要性:它是神经颅与面颅的解剖交界处,支撑人脑,并容纳进出颅骨的神经血管结构,分为前、中、后颅底。颅底肿瘤是生长在颅腔后方若干颅骨区域的肿瘤,多数在颅底内部生长,少数在外部形成,因为肿瘤可能起源于颅底或身体其他部位(转移性)。发病率为每年每10万人2至18例;男性和女性在颅底肿瘤类型上可能存在比例差异。桥小脑角(CPA)肿瘤较为常见。
【主题与分类】
主题标签:Acupuncture、Tumor, Brain、Skull Base Tumor、Cerebellopontine Angle Tumor、Complication of Treatment、Quality of Life、Neuromuscular Blockade。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04249921
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04249921
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- 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:针灸、肿瘤、脑、颅底肿瘤、桥小脑角肿瘤、治疗并发症、生活质量、神经肌肉阻滞。颅底具有临床独特的重要性:它是神经颅与面颅的解剖交界处,支撑人脑,并容纳进出颅腔的神经血管结构,分为前颅底、中颅底和后颅底。颅底肿瘤是生长于颅腔后方若干颅骨区域的肿瘤,多数在颅底内部生长,少数在外部形成,因为肿瘤可能起源于颅底或身体其他部位(转移性)。发病率为每年每10万人2至18例;男性和女性在颅底肿瘤类型上可能存在比例差异。桥小脑角(CPA)肿瘤是后颅底常见的颅底肿瘤。桥小脑角位于大脑下方,在脑桥与小脑之间,以及桥小脑裂的上、下支之间,是一个V形角裂。
约6%-10%的颅底肿瘤位于桥小脑角(CPA)。该区域(CPA)90%的肿瘤为前庭神经鞘瘤(听神经瘤),3%为脑膜瘤,其余为原发性胆脂瘤(脂肪瘤)、面神经鞘瘤、血管瘤以及蛛网膜囊肿等。目前,计算机断层扫描(CT)和核磁共振成像(MRI)可用于检测和评估颅底病变。当这些肿瘤生长到足以压迫脑周围神经时,受压区域可能引发一些症状,如视力模糊、头痛、头晕以及其他影响正常生活的特定症状。颅底肿瘤常见的传统治疗方法是神经外科开颅手术。然而,术后脑部可能因血肿而受损,且所用器械会与脑组织接触。轻微及严重的神经损伤并发症仍不可避免,如面瘫、三叉神经痛、耳鸣、运动障碍
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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