神经外科术后感染 (INS)

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03857295

标准获取流程：

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   • 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：感染、神经系统、医院感染、细菌感染、抗生素耐药感染。神经外科（NS）对于治疗恶性肿瘤、血管病变、椎管狭窄或创伤等多种疾病至关重要。然而，其主要并发症之一是神经外科术后感染（I-NS），据报道，根据神经外科手术类型及是否存在异物（如心室分流器、脑刺激器、脊柱固定系统），感染率在0.5%至15%之间。I-NS可能与神经外科手术相关，包括脑膜炎、脑脓肿或脊柱感染；也可能与住院相关，包括医院获得性肺炎、血流感染和尿路感染，尤其是在老年和体弱患者中。尽管多项研究已探讨了风险因素，但关于I-NS的流行病学、最佳治疗方案及预后仍知之甚少。

了解I-NS的病原体及当地流行病学情况，可能有助于早期启动适当且明确的抗微生物治疗，从而在治疗失败和死亡率降低方面产生明显效果，符合抗微生物药物管理原则。此外，了解I-NS的结局可能有助于理解与临床治愈、复发或死亡相关的风险因素。基于这些前提，本单中心、回顾性、观察性研究的主要目的是评估2016-2018年期间在IRCCS Neuromed（意大利波齐利）观察到的I-NS的临床和微生物学特征及结局。次要目的是：i）根据不同类型的I-NS（即脑膜炎、脑脓肿、脊柱感染、医院获得性肺炎、血流感染、尿路感染）分析临床和微生物学特征；ii）调查I-NS病原体的多重耐药情况；iii）将抗微生物治疗方案与观察到的I-NS结局（即临床治愈、复发

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。