脑内出血患者内镜血肿清除术与开颅手术特征数据集
该数据集包含148名脑内出血患者的临床、实验室和影像学多模态数据，涵盖神经症状、生理指标、影像特征及术后评分，主要用于神经外科手术（内镜血肿清除术与开颅手术）的疗效对比研究，并可作为人工智能预测模型构建的参考数据集。
基本信息
资源简介
该数据集收录了148名接受手术治疗的脑内出血（ICH）患者的临床特征数据。数据来源于诹访红十字医院的医疗记录，通过回顾性收集方式构建，内容包括患者的神经与生理症状、实验室检查数据、入院时的影像学资料、并发症发生率、入院时或术后第7天的格拉斯哥昏迷评分，以及6个月后的改良Rankin量表评分。该数据集为神经外科领域提供了详细的实验室与影像学特征，可用于支持内镜血肿清除术与开颅手术的对比研究，也可作为人工智能预测模型构建的参考数据。
下载信息
注册下载
Tips: 该数据集需要在对应的数据源网站注册通过后，才能进行数据下载，注册有对应要求，或者需要收费。
暂未开放公开下载
Tips: 该数据集属于公开下载，应该可以免费公开下载。
暂未开放有偿下载
Tips: 该数据集 Qianfanghub 可以协助提供有偿下载服务，注意，服务不针对数据相关产权，只是技术服务费。
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/d53fwzfskk
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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
该数据集收录了148名接受手术治疗的脑内出血（ICH）患者的临床特征数据。数据来源于诹访红十字医院的医疗记录，通过回顾性收集方式构建，内容包括患者的神经与生理症状、实验室检查数据、入院时的影像学资料、并发症发生率、入院时或术后第7天的格拉斯哥昏迷评分，以及6个月后的改良Rankin量表评分。该数据集为神经外科领域提供了详细的实验室与影像学特征，可用于支持内镜血肿清除术与开颅手术的对比研究，也可作为人工智能预测模型构建的参考数据。
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。
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