DAShED（急诊主动脉综合征诊断）研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05582967

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：主动脉夹层。AAS是一种危及生命的急症，患者常就诊于急诊科。英国每年约有4000人患病[1]，其中许多人未能得到及时诊断和治疗。由于临床表现多样，25%的患者在到达急诊科后24小时内未能确诊[2]。胸痛是AAS最常见的就诊症状（80%），但背痛（40%）和腹痛也并不少见[1]。这些症状在英格兰每年导致超过200万次急诊就诊[英国国家医疗服务体系；NHS Digital A&E 2021]，而绝大多数并非由AAS引起。在因非创伤性胸痛就诊于急诊科的患者中，AAS的估计发病率为每980次就诊中有1例[3]，因此构成了重大的诊断挑战。患者越早接受治疗，预后越好，每延迟1小时死亡率增加2%[4]。AAS在急诊科初次就诊时的误诊率估计为每3至7例AAS中有1例[5]，导致更差的预后[6,7]，而CTA过度检查导致诊断阳性率低至2-3%[2,8]。

主动脉CTA扫描在诊断AAS方面具有较高的敏感性和特异性，但无限制的CT策略会带来显著的成本、电离辐射风险、资源占用、非AAS患者的CT延迟以及“偶发瘤”负担。因此，临床医生需要有选择性地使用CTA，但目前尚无经过验证的评分系统来辅助这一决策。已有多个评分系统被提出[1, 9-14]，包括ADD-RS评分、加拿大临床实践指南临床决策辅助工具[13]、AORTAs评分[14]以及Sheffield评分[未发表]。D-二聚体已被建议作为低验前概率患者的排除性生物标志物（敏感性95-98%）[15,16]，并已被纳入主动脉夹层检测-风险分层（ADD-RS）评分中，以降低低验前概率患者的CTA使用率。目前尚无研究在真正未分化的急诊科人群中对其进行评估，也未在英国（CTA在该国……）

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。