全微创食管切除术中椎旁导管与硬膜外镇痛对比
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕全微创食管切除术中的镇痛方式比较,涉及椎旁导管与硬膜外镇痛。覆盖食管癌、食管切除术、多模式镇痛与微创手术等主题

基本信息
资源简介
全微创食管切除术中椎旁导管与硬膜外镇痛对比
该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕全微创食管切除术中的镇痛方式比较,涉及椎旁导管与硬膜外镇痛。覆盖食管癌、食管切除术、多模式镇痛与微创手术等主题。源站描述提及食管癌全球发病与死亡负担、手术作为可切除食管-食管胃结合部癌的金标准、手术需腹部与经胸入路以切除食管并完成吻合及淋巴结清扫,以及胸段硬膜外镇痛作为术后急性疼痛管理金标准。可用于了解该临床研究背景与镇痛管理主题(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:食管癌、食管切除术、多模式镇痛、微创手术。食管癌是全球第七大癌症病因,新发病例604,100例,也是全球第六大癌症相关死亡原因。在适用的情况下,手术是可切除食管-食管胃结合部癌的金标准治疗。该手术技术需要腹部入路和经胸入路来切除食管、完成吻合,并实现最佳的淋巴结清扫。历史上,食管切除术完全通过开放手术进行。该手术复杂,与显著的发病率和死亡率相关,并伴有剧烈的急性和慢性术后疼痛。在此背景下,胸段硬膜外镇痛(TEA)是术后急性疼痛管理的金标准。它允许
【主题与分类】
主题标签:Esophageal Cancer、Esophagectomy、Multimodal Analgesia、Minimally Invasive Surgery。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07434739
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放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/NCT07434739
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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:食管癌、食管切除术、多模式镇痛、微创手术。食管癌是全球第七大癌症病因,新增病例604,100例,也是全球第六大癌症相关死亡原因。在适用的情况下,手术是可切除的食管-食管胃交界处癌的金标准治疗。该手术技术需要腹部入路和经胸入路来切除食管、进行吻合,并实现最佳的淋巴结清扫。手术历史上,食管切除术完全通过开放手术进行。该手术复杂,伴有显著的发病率和死亡率,以及强烈的急性和慢性术后疼痛。在此背景下,胸段硬膜外镇痛(TEA)是管理急性术后疼痛的金标准。它有助于减少阿片类药物的使用,并降低术后肺部并发症。
为减少术后疼痛、促进术后恢复并限制术后并发症,尤其是呼吸系统并发症,微创入路已被提出用于多种手术适应证。这一原则促成了混合式食管切除术的发展,即腹腔镜腹部入路联合右胸切开的胸部入路。因此,与开放手术相比,食管切除术中采用腹部腹腔镜入路,即使联合右胸切开,也能限制术后并发症。在混合式食管切除术更广泛应用的同时,一些团队已证明完全微创食管切除术(TMIE)的可行性,最初为视频辅助,随后为机器人辅助。微创手术(包括混合式和完全微创)的兴起使术后疼痛较开放手术减少。加速康复外科方案已被制定,以改善术后恢复和急性术后疼痛的管理。在此背景下,胸段硬膜外镇痛(TEA)可能被证明适得其反
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




