星状神经节阻滞与蛛网膜下腔出血后神经功能预后

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07652749

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：动脉瘤性蛛网膜下腔出血、星状神经节阻滞、神经功能预后。动脉瘤性蛛网膜下腔出血（aSAH）后脑血管痉挛的发生率高达70%；脑血管痉挛（CVS）与迟发性脑缺血（DCI）密切相关，是aSAH患者预后不良的重要原因之一。近年来有报道称，星状神经节阻滞（SGB）可有效缓解动脉瘤性蛛网膜下腔出血（aSAH）患者的脑血管痉挛（CVS），降低脑血流速度并增加脑灌注。然而，SGB后CVS的缓解是否有利于长期神经功能预后尚未得到证实。因此，需要开展一项前瞻性随机对照研究，以进一步探讨SGB阻滞在改善aSAH患者结局中的作用。

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。