静脉流出剖面_血管再通关联_急性缺血性脑卒中临床研究数据
该数据集包含急性大血管闭塞性缺血性脑卒中患者的临床与影像数据，主要模态为临床表格和CT血管造影影像，通过分析静脉流出剖面与血管再通的关联，旨在为神经介入治疗的效果评估、预后预测及寻找有效的影像学生物标志物提供研究支持。
基本信息
资源简介
本数据集是一个多中心回顾性队列研究数据集，专注于急性大血管闭塞性缺血性脑卒中（AIS-LVO）患者。它通过分析术前CT血管造影（CTA）评估的静脉流出（VO）剖面，研究其与血栓切除术后血管再通成功率的关联。数据集还包含了侧支循环状态、功能预后（如改良Rankin量表评分）等多项临床指标，并附有一份补充材料文件，主要用于神经介入治疗评估、预后预测及影像生物标志物研究。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://haidatas.com/dataset/jingmailiuchupoumian_xueguanzaitongguanlia_b9a2264b
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
本数据集是一个多中心回顾性队列研究数据集，专注于急性大血管闭塞性缺血性脑卒中（AIS-LVO）患者。它通过分析术前CT血管造影（CTA）评估的静脉流出（VO）剖面，研究其与血栓切除术后血管再通成功率的关联。数据集还包含了侧支循环状态、功能预后（如改良Rankin量表评分）等多项临床指标，并附有一份补充材料文件，主要用于神经介入治疗评估、预后预测及影像生物标志物研究。
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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