腹腔镜近端胃切除术后λ+α双通道重建初步疗效分析

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06475170

标准获取流程：

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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：胃癌、反流性食管炎。近年来，近端胃癌的发病率显著增加。这可能与体重增加、饮酒、胃食管反流病（GERD）及癌前病变有关。随着对淋巴结转移规律的深入认识以及抗反流术式的出现，近端胃切除术逐渐受到临床关注。对于早期上胃癌及预计预后良好的食管胃结合部癌病例，理想的手术方式应是在保留远端胃以提高生活质量的同时，选择合理的消化道重建方式以预防反流。各种近端胃切除术消化道重建方式的抗反流效果及各术式的优缺点尚存争议，公认的理想重建方式尚未确立。

因此，基于胃的解剖特征及间置空肠的抗反流机制，我们提出了一种用于消化道重建的真正双通道吻合术，即“λ+α双通道吻合”。本研究旨在探讨近端胃切除术联合“λ+α双通道吻合”治疗早期胃癌的疗效与安全性。

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。