先天性膈疝胎儿内镜气管封堵术
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为先天性膈疝(CDH)胎儿的内镜气管封堵术(FETO)。源站描述指出,研究目的是收集 Mayo Clinic 开展的 FETO 手术的安全性和有效性信息,该手术旨在改善被诊断为重度先天性膈疝胎儿的肺部发育

基本信息
资源简介
先天性膈疝胎儿内镜气管封堵术
该数据集英文名为 Fetal Endoscopic Tracheal Occlusion for Congenital Diaphragmatic Hernia,来源于 clinicaltrials.gov,主题聚焦于先天性膈疝(CDH)胎儿的内镜气管封堵术(FETO)。根据源站描述,研究目的在于收集 Mayo Clinic 开展的 FETO 手术的安全性和有效性信息,该手术旨在改善被诊断为重度先天性膈疝胎儿的肺部发育。数据集在分类上归属于呼吸系统疾病下的其他类别,主题标签为 Congenital Diaphragmatic Hernia。整体来看,该数据集围绕一种针对胎儿重度先天性膈疝的宫内干预手段,汇集了与之相关的临床研究注册信息,可用于了解该手术在特定医疗中心开展时的研究目标与关注方向。
【数据集背景】
先天性膈疝是一种涉及膈肌发育缺陷的疾病,可导致腹腔内容物疝入胸腔,进而影响胎儿肺部的正常发育。重度先天性膈疝胎儿的肺部发育不良往往是影响预后的重要因素。在此背景下,FETO(Fetoscopic Endoluminal Tracheal Occlusion,胎儿内镜气管封堵术)作为一种宫内干预手段被提出,其意图在于通过封堵气管来改善胎儿的肺部发育。该数据集即围绕这一主题,来源于 clinicaltrials.gov 的注册信息,研究地点为 Mayo Clinic,研究目的是收集该手术的安全性和有效性信息。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Congenital Diaphragmatic Hernia,所属分类为呼吸系统疾病 / 其他。其核心内容与 FETO 手术在重度先天性膈疝胎儿中的应用相关,关注的是该手术的安全性和有效性信息。源站描述提及研究条件为 Congenital Diaphragmatic Hernia,并指出研究目的在于收集 Mayo Clinic 开展 FETO 手术的安全性和有效性信息。除上述内容外,数据集具体包含哪些字段、变量、记录数量或测量指标,源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述指出,研究在 Mayo Clinic 开展,目的是收集 FETO 手术的安全性和有效性信息。关于具体的采集方式、采集时间范围、样本量、随访安排以及数据管理流程,源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息,该数据集可用于了解针对重度先天性膈疝胎儿的 FETO 手术的研究背景与目的,也可用于关注该手术安全性和有效性信息的收集方向。其主题涉及呼吸系统疾病领域下先天性膈疝的宫内干预。关于该数据集在临床决策、系统评价、meta 分析或其他具体研究场景中的适用性,源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法,包括访问方式、数据结构说明、检索途径或分析建议等。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量评价、数据完整性、偏倚控制或使用限制的说明。现有信息仅表明其来源为 clinicaltrials.gov,研究目的为收集 FETO 手术的安全性和有效性信息,研究地点为 Mayo Clinic。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可条款或使用授权信息。
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。
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提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05962346
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:先天性膈疝。本研究的目的是收集梅奥诊所进行胎儿镜下腔内气管封堵术(FETO)的安全性和有效性信息。FETO手术旨在改善被诊断为重度先天性膈疝(CDH)的胎儿的肺部发育。
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
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