整形与重建手术中出血相关药物不良事件的最小化

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03212365

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

疾病：静脉血栓栓塞症、深静脉血栓形成、肺栓塞、重建手术。整形与重建外科医生在手术过程中经常制造大面积的新鲜创面。因此，整形与重建手术患者是抗凝药物相关出血不良药物事件（ADEs）风险最高的人群之一。我们的初步数据显示，固定剂量或“一刀切”剂量的依诺肝素（一种抗凝药）可使高比例患者的血液适当稀释，通过抗Xa因子（aFXa）水平衡量。已知aFXa水平适当的患者静脉血栓栓塞症（VTE）风险显著降低，这是理想的。然而，接受固定剂量依诺肝素的患者中有30%血液过度稀释。过度抗凝的患者发生ADEs的可能性显著增加，包括需要重返手术室的出血、需要输血或死亡。最小化ADEs的依诺肝素最佳给药方式仍未知。

本研究旨在通过比较随机接受两种不同依诺肝素给药方案的整形与重建外科患者的aFXa水平、出血事件和VTE事件，以优化术后依诺肝素的安全性和有效性。

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。