疑似阑尾炎腹腔镜手术中保留或切除正常阑尾

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06917612

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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：急性阑尾炎、腹痛（AP）、诊断性腹腔镜检查、腹腔镜阑尾切除术、肿瘤。本目标试验通过使用观察性数据来模拟一项不可行的随机对照试验，以研究两种治疗策略（两组）：在疑似阑尾炎手术中，当阑尾外观正常时，进行正常诊断性腹腔镜检查与阴性阑尾切除术。在疑似阑尾炎手术期间对治疗策略的分配，通过逆概率加权，被视为在以下基线协变量水平内随机化：性别、年龄、索引手术年份和医院。我们将根据基线时的治疗分配（意向性治疗）分析数据。由于本目标试验中的治疗策略为手术性质，所有参与者都将遵循手术治疗策略：无论是索引手术中的正常诊断性腹腔镜检查还是阴性阑尾切除术，均不可逆转。然而，两者之后均可能进行再次手术，例如，新的正常诊断性腹腔镜检查或腹腔镜阑尾切除术（针对疑似阑尾炎或残端阑尾炎）。

然而，这不会影响分析，但会作为一项结局记录下来。由于已应用逆概率加权，下文预先指定的分析无需进一步调整。对于连续性结局，即正常诊断性腹腔镜组的癌症诊断延迟，将以均值（标准差）或中位数（四分位距）进行描述性报告。对于二分类结局，计划进行以下分析：* 各组Kaplan-Meier曲线 * 各组 incidence proportion（风险）及95% CI * 相对风险 * 风险差 * 需治疗人数 * 需伤害人数 * 卡方检验

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。