电灼引导甲板分割以提升部分甲拔除术精度的补充数据

该数据集包含用于部分甲拔除术(如趾甲内嵌治疗)的补充媒体材料,包括手术视频和图像两种模态,展示了利用电灼技术对甲板进行预标记和减薄以提升手术精度的操作流程,主要用于甲病外科治疗技术研究、微创手术方法优化以及临床医学教育培训等领域。

Mendeley Data
浏览 37
Supplementary Data for Electrocautery-guided Nail Plate Division to Enhance Precision in Partial Nail Avulsion

基本信息

大小
0.014437185 GB
创建/更新时间
2026-09-21
版本
v1

资源简介

电灼引导甲板分割以提升部分甲拔除术精度的补充数据

【数据集背景】

本数据集源站标题为《supplementary data forElectrocautery-guided nail plate division to enhance precision in partial nail avulsion》。源站首次发布:2026-04-27。

【数据内容】

源站原始描述:This dataset contains supplementary media for the surgical pearl manuscript titled "Electrocautery-guided nail plate division to enhance precision in partial nail avulsion". Partial nail avulsion for conditions such as ingrown toenails often requires the division of the nail plate using clippers or scissors, which can necessitate significant mechanical force and result in trauma to the nail bed or matrix. The media in this dataset demonstrate a solution using electrocautery to pre-mark and atten…

【数据结构与技术规格】

文件数 4 个,合计 14.44 MB。数据集 DOI:10.17632/njn4vbn4r7.1。

【获取与许可】

源站页面:https://data.mendeley.com/datasets/njn4vbn4r7

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源站:https://data.mendeley.com/datasets/njn4vbn4r7

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  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

该数据集为题为《电灼引导甲板分割以提升部分甲拔除术精度》的外科技巧论文提供补充媒体材料。数据集展示了在部分甲拔除术(常用于治疗趾甲内嵌等甲病)中,利用电灼技术在拔除前沿预定切除线对甲板进行预标记和减薄的方法。该方法通过可控减薄促进甲板无创伤分离,从而精确界定需切除的甲片,并减少意外损伤。数据集包含完整的手术操作序列:补充视频1演示了沿计划切除线进行电灼辅助纵向甲板划痕与减薄;补充图1展示了在电灼形成沟槽后使用甲剥离器进行侧向甲板分离;补充视频2演示了电灼划痕后使用甲剪进行甲板纵向分割;补充图2显示了在电灼引导减薄后使用甲剪纵向分割并移除病变甲片。该数据集主要用于甲病外科治疗、微创手术技术及医疗教育培训等领域的研究与应用。

数据加载示例(表格/文本类)

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))

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