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创建/更新时间

2026-10-23

资源简介

唇部血管瘤临床特征数据集

Clinical Characteristics of Lip Hemangiomas 是一个聚焦唇部血管瘤临床特征与并发症的数据集，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为 Hemangioma。唇部血管瘤因位于面部显著位置而受到特别关注，可能扭曲唇部解剖结构并导致功能障碍；婴幼儿唇部血管瘤的发生率明显高于其他部位，且临床中往往难以判断哪些患者风险更高。该数据集围绕这一临床问题，收集唇部血管瘤相关的医学记录与照片，涵盖人口学信息、母亲妊娠过程、出生情况、病变位置、大小及并发症等内容，旨在据此归纳临床特征与并发症的主要特点。在本站分类中，该数据集归入“妊娠、分娩和产褥期 / 其他”类别。

【数据集背景】

血管瘤是临床关注的一类病变，而累及唇部的血管瘤具有特殊性：病变位于面部显眼区域，可能造成唇部解剖形态的改变，并进一步引起功能障碍。婴幼儿群体中，唇部血管瘤的发生率显著高于其他部位。临床实践中，判断哪位唇部血管瘤患者处于更高风险并不容易，这构成了开展相关研究的直接动因。该数据集正是围绕唇部血管瘤的临床特征展开，试图通过系统收集的医学记录与照片资料，总结其临床特征与并发症的主要表现。

【数据内容】

数据集的内容覆盖多个维度的临床信息。人口学信息用于描述患者的基本背景；母亲妊娠过程与出生情况记录了与疾病可能相关的围产期信息；病变相关信息包括血管瘤的位置与大小；并发症信息则记录病变带来的临床后果。此外，数据集还包含医学记录与照片两类资料，照片资料可用于直观呈现病变的位置与形态特征。上述内容共同构成对唇部血管瘤临床特征的多角度描述。

【采集与来源】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述显示，研究者有兴趣开展一项关于唇部血管瘤临床特征的研究，并正在收集唇部血管瘤的医学记录与照片，收集范围包括人口学信息、母亲妊娠过程、出生情况、病变位置、大小及并发症。基于这些数据，研究者计划总结临床特征与并发症的主要要点。数据的具体采集时间、采集机构及样本量等信息，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于围绕唇部血管瘤临床特征与并发症的回顾性分析与描述性研究，可用于归纳人口学特征、围产期因素、病变位置与大小分布以及并发症类型等临床要点。由于包含照片资料，也可用于病变形态与位置的直观展示与对照。涉及具体统计建模、风险预测模型构建等用途，源站未提供相应说明。

【使用方法】

源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据格式、字段结构、访问方式及分析流程等均未说明。

【质量与限制】

源站未提供关于数据质量、完整性、样本代表性及使用限制的说明。该数据集聚焦唇部血管瘤这一特定部位，其结论能否外推至其他部位血管瘤，源站未提供依据。

【引用与许可】

源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT02351245

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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/NCT02351245

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。

数据说明

疾病：血管瘤。累及唇部的血管瘤尤其值得关注，因为它们位于面部显眼位置，可能使唇部解剖结构变形并导致功能障碍。唇部婴儿血管瘤的发生率显著高于其他部位。通常难以判断哪位唇部血管瘤患者风险更高。研究者有意开展一项关于唇部血管瘤临床特征的研究。研究者正在收集唇部血管瘤的医疗记录和照片，包括人口学信息、母亲孕期过程、出生情况、部位、大小及并发症。基于这些数据，总结临床特征及并发症的主要要点。

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