分支支架血管腔内修复术后内脏功能评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01654133

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：腹主动脉瘤、升主动脉瘤、主动脉弓动脉瘤。本研究将评估使用定制和现成支架移植物对胸腹主动脉瘤（I-IV型）进行血管内修复对内脏功能的影响，或对主动脉弓动脉瘤的影响。具体而言，将评估装置的方向和配置与肾功能的关系。由于在血管内修复前后将进行详细的CT扫描成像，因此可以确定关于每支分支血管长度、与主动脉的切向方向、入射角和直径的关键数据。然后，这些信息可以与从双功超声获得的血流动力学数据以及肾体积变化、估算肾小球滤过率（eGFR）和随时间变化的流动特征相结合。通过以这种方式分析数据，可能能够确定与分支支架移植物设计特征相关的血流动力学和/或生理条件的变化。这些数据可用于增强当前装置设计并改善患者预后。

FDA已批准在研究者认为必要的情况下，可将市售设备与研究性设备联合使用。

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。