食管癌根治术后低氧血症增加吻合口漏风险数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项回顾性研究,纳入过去五年在本中心接受食管癌根治术的患者。经纳入与排除标准筛选后,记录术后第一周内 PaO₂ 水平(同日多次测量取最低值)及纠正干预后是否改善,据此分为低 PaO₂ 组(至少一次 PaO₂ <80 mmHg)与正常 PaO₂ 组

Sun Yat-sen UniversitySun Yat-sen University
clinicaltrials
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医学影像预测Esophageal CarcinomaEsophageal AdenocarcinomaEsophagectomyPaO2Esophageal Anastomotic Leakeage
Postoperative Hypoxemia Increases the Risk of Anastomotic Leak After Radical Esophagectomy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

食管癌根治术后低氧血症增加吻合口漏风险数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项回顾性研究,纳入过去五年在本中心接受食管癌根治术的患者。经纳入与排除标准筛选后,记录术后第一周内 PaO₂ 水平(同日多次测量取最低值)及纠正干预后是否改善,据此分为低 PaO₂ 组(至少一次 PaO₂ <80 mmHg)与正常 PaO₂ 组。吻合口漏依据钡餐、内镜、胸腹部 CT 或典型临床征象诊断。通过比较两组吻合口漏发生率,可分析术后 PaO₂ 与吻合口漏的关系,用于相关风险预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Esophageal Carcinoma, Esophageal Adenocarcinoma, Esophagectomy, PaO2, Esophageal Anastomotic Leakeage。本回顾性研究纳入过去五年在本中心接受食管癌根治术的所有患者。根据纳入与排除标准筛选后,记录术后第一周内的 PaO₂ 水平(同日多次测量时取最低值),以及纠正干预后病情是否改善,据此将患者分为低 PaO₂ 组(至少一次记录 PaO₂ <80 mmHg)与正常 PaO₂ 组。吻合口漏依据钡餐、内镜、胸腹部 CT 或典型临床征象诊断。通过比较两组吻合口漏发生率,分析术后 PaO₂ 与吻合口漏之间的关系。

【主题与分类】

主题标签:Esophageal Carcinoma、Esophageal Adenocarcinoma、Esophagectomy、PaO2、Esophageal Anastomotic Leakeage。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07309991

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07309991

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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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:食管癌、食管腺癌、食管切除术、PaO2、食管吻合口瘘。本回顾性研究纳入过去五年在本中心接受根治性食管切除术的所有患者。根据纳入和排除标准筛选后,记录术后第一周内的PaO₂水平(若同日多次测量则取最低值),以及经纠正干预后情况是否改善,据此将患者分为低Pa0₂组(至少有一次记录PaO₂<80 mmHg)和正常Pa0₂组。吻合口瘘根据钡餐吞咽、内镜检查、胸腹部CT或典型临床体征诊断。通过比较两组间吻合口瘘的发生率,分析术后PaO₂与吻合口瘘的关系,并进一步探讨术后低氧血症是否为独立且可干预的危险因素。

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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