床旁3D超声多应用试点研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02831556

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

疾病：阑尾炎、胆囊切除术证据、胆结石、妊娠、异位妊娠、主动脉瘤、肾结石、宫内妊娠、憩室炎。摘要 1. 目的与目标：本研究旨在测试快速获取床旁三维超声以获取腹部和/或盆腔图像的可行性。研究将采用新开发的采集方法和后处理技术，创建腹部和/或盆腔的三维图像模型。2. 研究活动与人群组。研究人群将是一个便利样本，包括任何年龄的患者，他们因需要临床腹部和/或盆腔影像学检查的投诉而就诊于急诊科。研究干预包括获取研究用超声图像，这些图像不会用于临床护理，并将这些图像与临床获得的图像进行比较。还将审查其他临床数据，如手术和病理报告。3. 数据分析与风险/安全问题。这是一项初步研究，旨在确定可行性并完善图像重建算法。研究图像将与临床图像进行比较。

研究图像与最终诊断的比较也将进行。研究干预为超声检查，无已知安全风险。受试者面临的唯一风险是保密性丧失。本研究为观察性研究，而非干预性研究，因为实验性超声将在所有受试者中进行，且不会用于患者的临床诊疗（因此，不会有机会影响临床结局）。实验性图像将在临床诊疗完成后进行审查，不会提供给负责受试者诊疗的临床医生。研究者并未评估超声检查对受试者结局的影响。

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。