原发性针刀乳头括约肌切开术对比常规插管法
源站描述指出 ERCP 广泛用于胰胆疾病诊治，但术后胰腺炎（PEP）是最常见不良事件，非选择性病例发生率为 2% 至 10%，可导致显著发病率、死亡率或高医疗费用；插管技术和附件进步降低了 PEP 发生率，但 5% 至 20% 的 ERCP 病例仍插管失败，N
基本信息
资源简介
原发性针刀乳头括约肌切开术对比常规插管法
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕原发性针刀乳头括约肌切开术（NKF）与常规插管方法的比较，涉及 Common Bile Duct Stone、Malignant Hepatobiliary Neoplasm、Biliary Stricture、Pancreatic Diseases、Sphincter of Oddi Dysfunction 等胆胰疾病。源站描述指出 ERCP 广泛用于胰胆疾病诊治，但术后胰腺炎（PEP）是最常见不良事件，非选择性病例发生率为 2% 至 10%，可导致显著发病率、死亡率或高医疗费用；插管技术和附件进步降低了 PEP 发生率，但 5% 至 20% 的 ERCP 病例仍插管失败，N。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：病症：Common Bile Duct Stone、Malignant Hepatobiliary Neoplasm、Biliary Stricture、Pancreatic Diseases、Sphincter of Oddi Dysfunction。内镜逆行胰胆管造影（ERCP）广泛用于胰腺和胆道疾病的诊断和治疗。然而，ERCP 术后胰腺炎（PEP）是术后最常见的不良事件，在非选择性病例中发生率为 2% 至 10%，并可能导致显著的发病率、死亡率或高额医疗费用。近期胆管插管技术和附件的进展有助于降低 PEP 发生率，但 5% 至 20% 的 ERCP 病例中胆管插管可能失败。乳头上方针刀切开术（NKF），伴或不伴大直径球囊扩张，已被用作困难胆管插管病例的补救方法，且 NKF 被 r
【主题与分类】
主题标签：Common Bile Duct Stone、Malignant Hepatobiliary Neoplasm、Biliary Stricture、Pancreatic Diseases、Sphincter of Oddi Dysfunction。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02916199
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02916199
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- 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：胆总管结石、恶性肝胆肿瘤、胆道狭窄、胰腺疾病、Oddi括约肌功能障碍。内镜逆行胰胆管造影术（ERCP）广泛用于胰腺和胆道疾病的诊断和治疗。然而，ERCP术后胰腺炎（PEP）是术后最常见的不良事件，在非选择性病例中发生率为2%至10%，且可导致显著的发病率、死亡率或高昂的医疗费用。近年来，插管技术和胆道插管附件的进步有助于降低PEP的发生率，但胆道插管在5%至20%的ERCP病例中可能失败。乳头上方针刀切开术（NKF），伴或不伴大直径球囊扩张，已被用作胆道插管困难病例的补救方法，并且在反复意外胰腺插管的情况下，NKF被推荐作为选择性胆道插管的初始方法。此外，已知胆道插管困难是PEP的危险因素，且据报道NKF与较低的PEP风险相关。
因此，我们假设NKF可能降低PEP高风险患者发生PEP的风险。
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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