后上锯肌肋间平面阻滞
源站描述聚焦胸外科术后急性疼痛管理,指出胸段硬膜外镇痛虽被视为金标准,但受低血压、尿潴留及技术困难等限制;随着 VATS 等微创胸科手术增多,更安全、侵入性更小的镇痛技术受到探索

基本信息
资源简介
后上锯肌肋间平面阻滞
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 Serratus Posterior Superior Intercostal Plane Block(SPSIPB),归类于呼吸系统疾病/其他。源站描述聚焦胸外科术后急性疼痛管理,指出胸段硬膜外镇痛虽被视为金标准,但受低血压、尿潴留及技术困难等限制;随着 VATS 等微创胸科手术增多,更安全、侵入性更小的镇痛技术受到探索。SPSIPB 是一种新近描述的区域麻醉技术,靶向后胸段肋间神经,初步证据提示其可能提供有效术后镇痛并减少相关操作影响。数据可用于术后急性疼痛与区域麻醉相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:术后疼痛,急性。背景与原理:胸外科手术后有效的术后镇痛对于预防肺部并发症、促进康复和提高患者满意度至关重要。尽管胸段硬膜外镇痛传统上被认为是金标准,但其使用因低血压、尿潴留和技术困难等潜在并发症而受到限制。随着包括电视辅助胸腔镜手术(VATS)在内的微创胸科手术使用增加,人们正在探索更安全、侵入性更小的镇痛技术。Serratus Posterior Superior Intercostal Plane Block(SPSIPB)是一种新近描述的区域麻醉技术,靶向后胸段肋间神经。初步证据提示,SPSIPB 可能提供有效的术后镇痛,同时尽量减少操作相关
【主题与分类】
主题标签:Postoperative Pain, Acute。本站分类:呼吸系统疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07330479
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/NCT07330479
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:术后疼痛,急性。背景与原理:胸科手术后有效的术后镇痛对于预防肺部并发症、促进康复和提高患者满意度至关重要。尽管胸段硬膜外镇痛传统上被视为金标准,但由于潜在并发症如低血压、尿潴留和技术困难,其应用受到限制。随着微创胸科手术(包括电视辅助胸腔镜手术,VATS)使用的增加,人们正在探索更安全、侵入性更小的镇痛技术。后上锯肌肋间平面阻滞(SPSIPB)是一种新近描述的区域麻醉技术,靶向胸后部肋间神经。初步证据表明,SPSIPB可能提供有效的术后镇痛,同时将操作相关风险降至最低。目的:本研究旨在评估超声引导下SPSIPB与皮下注射吗啡相比,在VATS患者术后疼痛管理中的镇痛疗效和安全性。
研究设计:这是一项前瞻性、随机对照、单中心临床试验,在加济安泰普大学医学院麻醉科进行。共纳入60例拟在全身麻醉下接受择期VATS的患者。在获得知情同意后,患者被随机分配到两组:SPSIPB组(n = 30):患者在手术结束时接受超声引导下后上锯肌肋间平面阻滞,使用20 mL局部麻醉药。对照组(n = 30):患者按照机构标准实践接受皮下注射吗啡。结局指标:主要结局是术后24小时内多个时间点通过视觉模拟量表(VAS)评估的静息时和咳嗽时的术后疼痛强度。次要结局包括24小时内阿片类药物总消耗量
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。




