有血栓史患者静脉血栓栓塞症临床预测因素（PREDICTORS）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02297373

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；
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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：复发性血栓栓塞性疾病、深静脉血栓形成、肺栓塞、静脉血栓栓塞症、复发性血栓栓塞性疾病。目前已开发出多种工具，用于标准化疑似首次血栓形成的诊断管理。其中之一是采用临床决策规则。临床决策规则旨在帮助临床医生在床旁做出诊断和治疗决策。根据患者病史、临床体征和症状中的某些标准计算得分。该得分提供血栓形成的概率。这些规则可与一项简单的血液检测——称为D-二聚体——联合使用，以识别无需进行诊断性影像学检查的低风险患者。其益处包括降低成本、缩短住院时间和减少辐射暴露。已有研究表明，既往有血栓的患者从无创检查中获益的可能性较低。因此，他们通常需要接受影像学检查，而对于既往有血栓的患者，这些检查结果往往难以解读，因为常存在残留血栓，且难以与复发性血栓相区分。

本研究的目标是尝试前瞻性评估现有临床决策规则在既往有血栓患者中的作用，并尝试改进这些规则，以提高无创检测的检出率并降低影像学检查过度诊断的风险。就本研究而言，腿部深静脉内的血栓称为深静脉血栓形成（DVT），而肺部的血栓称为肺栓塞（PE）。

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。