喉同种异体移植
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦喉同种异体移植，覆盖喉狭窄、喉疾病、喉切除术、喉及喉骨折等病症。数据采集自10名接受尸体喉气管移植的患者，记录住院时长、短期与长期并发症、再入院、重返手术室、排斥反应及严重程度、吞咽功能、气管套管拔管能力、嗓音参数、肺功能、抗供体抗体产生及生活
基本信息
资源简介
喉同种异体移植
Laryngeal Allograft Transplantation 数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦于喉同种异体移植这一相对罕见的临床领域，覆盖喉狭窄、喉疾病、喉切除术、喉及喉骨折等病症。该数据集面向因严重喉或喉气管功能不全而缺乏其他重建选择的患者，记录其接受尸体喉气管移植后的多维度随访信息。数据采集自10名患者，内容涵盖住院时长、短期与长期并发症、再入院情况、重返手术室次数、排斥反应及其严重程度、吞咽功能、气管套管拔管能力、嗓音参数、肺功能、抗供体抗体产生以及生活质量评分等。整体而言，该数据集为喉移植领域的临床观察与后续研究提供了结构化的病例层面资料。
【数据集背景】
喉狭窄、喉疾病、喉切除术及喉骨折等病症可导致严重的喉或喉气管功能不全。对于这类患者，当缺乏其他重建选择时，尸体喉气管移植成为一种可供考虑的干预途径。该数据集正是围绕这一临床情境建立，旨在系统收集接受喉同种异体移植患者的诊疗与随访数据，以支撑对该术式安全性、功能恢复及免疫学表现的观察。其主题标签与源站所列病症一致，体现了数据集在呼吸系统疾病范畴内对喉部结构性与功能性疾病及移植替代治疗的关注。
【数据内容】
数据集记录10名接受尸体喉气管移植患者的相关信息，具体包括：住院时长；短期并发症与长期并发症；医院再入院；重返手术室（OR）的次数；排斥反应发作及其严重程度；吞咽功能；气管套管拔管能力；嗓音参数；肺功能；抗供体抗体产生情况；以及生活质量评分。上述内容覆盖了围手术期过程、免疫排斥监测、气道与吞咽功能、发声与呼吸功能以及患者报告结局等多个维度，构成对喉移植术后转归的多角度记录。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于呼吸系统疾病分类下的“其他”类别。源站描述表明，数据将从10名患者中收集，纳入对象为患有严重喉或喉气管功能不全且无其他重建选择的患者，接受尸体喉气管移植。除上述来源与采集对象范围外，源站未提供更细的采集流程、随访时间窗或数据录入方式等信息。
【适用场景】
基于其所覆盖的病症与随访指标，该数据集可用于喉同种异体移植相关的临床观察性研究，例如总结术后并发症谱、再入院与重返手术室情况、排斥反应的发生与严重程度、吞咽与拔管能力的恢复、嗓音与肺功能变化、抗供体抗体产生以及生活质量评估等。也可作为该领域教学、病例讨论及后续研究设计时的参考资料来源。需要说明的是，源站未提供该数据集在其他具体应用场景中的用途说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法、数据格式、访问方式或分析指南。
【质量与限制】
该数据集样本量为10名患者，属于小样本临床观察性资料。源站未提供关于数据完整性、缺失值处理、随访时长、质量控制流程或偏倚评估的信息。由于纳入对象为无其他重建选择的严重喉或喉气管功能不全患者，其结果的代表性需结合具体研究目的加以考量。源站未提供其他质量与限制相关说明。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。
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。
免登录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/NCT03269396
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：喉狭窄、喉部疾病、喉切除术、喉、喉骨折。对于无其他重建选择的严重喉或喉气管功能不全患者，将考虑进行尸体喉气管移植。将收集10例患者的数据，包括住院时间、短期并发症、长期并发症、再入院、重返手术室（OR）的次数、排斥反应发作及严重程度、吞咽功能、气管切开套管拔管能力、嗓音参数、肺功能、抗供体抗体产生情况以及生活质量评分。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
