Celect与Denali滤器复杂回收的可回收性及发生率

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03987321

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：深静脉血栓形成。由于抗凝治疗是深静脉血栓形成和肺栓塞的标准治疗方法，下腔静脉滤器置入在对抗凝治疗不适用的患者中发挥着重要作用。目前，临床实践中使用多种不同类型的可回收滤器，滤器的选择取决于操作者的偏好和医疗机构的可用性。每种滤器设计各异，旨在最大化可回收性并减少留置并发症。迄今为止，关于滤器可回收性和留置并发症的先前研究本质上是回顾性的，并且留置时间相对较长。关于下腔静脉滤器可回收性的比较数据可能有助于滤器选择。因此，本试验的目的是比较两种常用的下腔静脉滤器（Denali滤器和Celet滤器）。

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。