经皮球囊压迫术后三叉神经痛复发危险因素数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦原发性三叉神经痛成人患者首次接受经皮球囊压迫（PBC）治疗后疼痛复发的风险预测
基本信息
资源简介
经皮球囊压迫术后三叉神经痛复发危险因素数据集
该数据集英文名为 Risk Factors for Recurrence of Trigeminal Neuralgia After Percutaneous Balloon Compression，来自 clinicaltrials.gov，主题标签为 Trigeminal Neuralgia，本站将其归类于神经系统疾病下的三叉神经痛方向。数据集聚焦原发性三叉神经痛成人患者首次接受经皮球囊压迫（PBC）治疗后疼痛复发的风险预测，源站描述显示这是一项观察性研究，目标是开发并验证基于机器学习的模型，用于预测此类患者 PBC 术后的疼痛复发风险。数据集围绕患者基线特征、影像参数与手术操作数据等因素，探讨复发影响因素及机器学习算法相对于传统 Cox 比例风险回归的预测表现，面向已有 PBC 治疗记录的患者既往数据展开分析。
【数据集背景】
经皮球囊压迫（PBC）是原发性三叉神经痛（TN）的治疗方式之一，而术后疼痛复发是临床关注的问题。该数据集对应的观察性研究旨在开发并验证一个基于机器学习的模型，用于预测成人原发性三叉神经痛患者在接受首次 PBC 治疗后的疼痛复发风险。研究关注的核心问题包括：基于机器学习的模型能否准确预测这类患者 PBC 术后的疼痛复发；哪些关键因素（如患者基线特征、影像参数、手术操作数据）会影响 PBC 术后疼痛复发；以及机器学习算法在预测此类复发时是否优于传统的 Cox 比例风险回归。数据集即围绕上述研究目标组织，服务于三叉神经痛术后复发风险的预测与影响因素分析。
【数据内容】
源站描述提及，参与者为已有 PBC 治疗记录的患者，其既往数据包括医院电子病历系统中的临床信息以及影像数据等内容。与研究目标相对应，数据涉及患者基线特征、影像参数和手术操作数据等可能影响 PBC 术后疼痛复发的关键因素。数据集英文名称明确指向经皮球囊压迫后三叉神经痛复发的风险因素，主题标签为 Trigeminal Neuralgia。关于数据的具体变量数量、样本量、字段结构、随访时长及结局定义等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源站为 clinicaltrials.gov，源站描述显示其对应一项观察性研究，研究对象为首次接受 PBC 治疗的成人原发性三叉神经痛患者。数据来自患者既往治疗记录，包括医院电子病历系统中的临床信息和影像数据。源站描述在影像数据来源处未完整呈现，具体采集机构、采集时间范围与数据提取流程等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于三叉神经痛术后复发风险预测相关的研究与分析场景，包括：构建和验证基于机器学习的 PBC 术后疼痛复发预测模型；识别影响复发的关键因素，如患者基线特征、影像参数与手术操作数据；比较机器学习算法与传统 Cox 比例风险回归在复发预测中的表现。其分类归属为神经系统疾病下的三叉神经痛，可供神经外科、疼痛管理及临床预测建模方向的研究者参考使用。
【使用方法】
源站描述仅说明研究将开发并验证机器学习模型，并比较其与 Cox 比例风险回归的预测表现，未提供具体的数据使用方式、建模流程、变量处理规范或分析代码等信息，源站未提供。使用者在开展分析前，应依据源站发布的原始研究方案与数据说明确认可行的使用路径。
【质量与限制】
源站描述未提供样本量、数据完整度、缺失值处理、标注质量控制或模型性能指标等信息，源站未提供。该数据集对应观察性研究，数据来源于既有治疗记录的回顾性整理，其代表性、偏倚控制与外部可推广性等需结合源站原始资料评估。此外，源站描述中影像数据来源部分内容不完整，相关细节无法确认。
【引用与许可】
源站描述未提供数据引用格式、许可协议或使用条款等信息，源站未提供。使用者在引用或再利用该数据集前，应查阅 clinicaltrials.gov 上对应研究记录的官方说明。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07238244
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
条件：三叉神经痛。本观察性研究的目标是开发并验证一种基于机器学习的模型，用于预测首次接受经皮球囊压迫术（PBC）治疗的成人原发性三叉神经痛（TN）患者在PBC术后疼痛复发的风险。该研究旨在回答的主要问题包括：基于机器学习的模型能否准确预测这些原发性TN患者PBC术后的疼痛复发？哪些关键因素（如患者基线特征、影像学参数、手术操作数据）影响PBC术后疼痛复发？在预测此类复发方面，机器学习算法是否优于传统的Cox比例风险回归？将收集并分析参与者（已有PBC治疗记录）的既往数据——包括来自医院电子病历系统的临床信息、来自影像归档系统的影像数据、来自手术麻醉系统的手术数据以及来自门诊系统的随访数据——以构建并验证预测模型。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
