镇静胃镜检查患者胃潴留风险预测模型的开发与验证

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07104214

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：胃癌分期、食管癌、胃轻瘫。胃潴留不仅会影响内镜检查的质量，还会显著增加镇静患者反流和误吸的风险。胃内容物误吸是围手术期重要的麻醉相关并发症，对麻醉管理具有重大影响。随着镇静胃镜检查数量的不断增加，预测胃潴留已成为亟待解决的临床优先事项。本前瞻性研究旨在建立标准化的胃残余量（GRV）分级系统，以评估接受上消化道内镜检查患者的胃内容物潴留量及其影响因素。我们将系统评估人口学特征、合并症和用药史对胃排空功能的影响。本研究将有助于建立基于内镜的胃潴留简化评估系统。

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。