HbA1c水平与胃超声评估胃排空

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07375680

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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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：胃排空延迟、糖尿病、肺误吸。本前瞻性观察性研究旨在利用床旁胃超声评估成人手术患者糖化血红蛋白（HbA1c）水平与胃排空之间的关系。将纳入年龄18至70岁、拟在全身麻醉下接受择期手术的成年患者。按照现行指南进行标准术前禁食后，所有参与者将接受由经过培训的麻醉科医师实施的术前胃超声检查。将在标准化体位下评估胃窦，并测量胃窦横截面积。估计胃容量将使用经过验证的基于超声的公式计算。HbA1c水平将从术前实验室记录中获取，并根据患者的HbA1c值进行分析。胃超声检查结果，包括胃窦横截面积和估计胃容量，将在不同HbA1c水平之间进行比较。

人口学数据、包括体重指数和腰围在内的人体测量指标、禁食时长以及相关临床特征也将被记录。主要目标是评估HbA1c水平与胃排空参数之间的关联。次要分析将探讨与胃排空延迟相关的潜在因素。本研究结果可能有助于改进对肺误吸的术前风险评估，并为血糖控制受损患者的个体化麻醉管理提供支持。

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。