胸膜深度修剪钩针用于肺结节定位的气胸安全性数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07300072

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；
3. 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。

数据说明

条件：肺结节、术后医源性气胸、倾向性评分匹配。这项回顾性队列研究的独特贡献在于，其对用于术前CT引导下肺结节定位（POCTGL）的机构性多组分方案进行了严格评估，尤其关注胸膜深度修剪钩线（PDTH）技术与激光角度引导组件（LAGA）系统联合使用时的安全性。专门干预技术：胸膜深度修剪钩线（PDTH）技术原理：PDTH技术旨在降低标准钩线相关的高气胸风险（历史报道高达35%）。据推测，该风险源于传统钩线从胸壁突出的过长部分，在患者活动和呼吸过程中造成摩擦和胸膜损伤。操作：标准定位钩线（Hawkins II）在置入前预先修剪。其长度调整至仅超过从胸膜表面至目标结节测量距离的最小余量（5 mm∼10 mm），从而有效消除长段外露部分。

联合方法：对于深部病灶（通常距胸膜>30 mm），PDTH与双重专利蓝活体染料（PBV）标记策略联合使用，为后续电视辅助胸腔镜手术（VATS）提供多个定位标记。激光角度引导组件（LAGA）该方案纳入了LAGA系统，该设备为穿刺针轨迹提供可视化、客观的引导。该系统的主要优势在于提高初始穿刺的准确性，而这与减少穿刺尝试次数直接相关——穿刺尝试次数是本研究所证实的、气胸的一个关键可干预危险因素。严谨的统计学方法尽管数据具有非随机、观察性特征，为提供稳健的比较，本研究采用了先进的统计学方法：广义估计方程（GEE）：用于识别……的独立危险因素

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。