锥切术后早产预防:宫颈长度筛查与靶向环扎模型

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦有宫颈上皮内瘤变(CIN)锥切治疗史的孕妇,收集 2004 至 2014 年间在伦敦三所大学医院早产监测门诊就诊的 725 名孕妇的纵向宫颈长度(CL)数据

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医学影像预测Preterm birthcervical intra-epithelial neoplasiaexcisional cervical treatmentcervical cerclageLLETZ2004-2014cervical length
Preterm birth prevention post-conization: a model of cervical length screening with targeted cerclage

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

锥切术后早产预防:宫颈长度筛查与靶向环扎模型

Preterm birth prevention post-conization: a model of cervical length screening with targeted cerclage

该数据集来自 search.dataone.org,聚焦有宫颈上皮内瘤变(CIN)锥切治疗史的孕妇,收集 2004 至 2014 年间在伦敦三所大学医院早产监测门诊就诊的 725 名孕妇的纵向宫颈长度(CL)数据。数据可用于开发筛查模型,将锥切术后妊娠区分为早产低风险与高风险,并评估缝线材料对超声指征宫颈环扎疗效的影响,比较靶向环扎后 37 周前早产率与本地、全国背景率及该队列预期率(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):有宫颈上皮内瘤变(CIN)宫颈切除治疗(锥切)史的妇女在后续妊娠中早产、围产期疾病和死亡的风险增加。我们旨在开发一个筛查模型,有效区分锥切术后妊娠为早产低风险和高风险,并评估缝线材料对超声指征宫颈环扎疗效的影响。我们分析了 725 名锥切术后孕妇的纵向宫颈长度(CL)数据,这些孕妇在十年期间(2004–2014 年)就诊于伦敦三所大学医院的早产监测门诊。将宫颈长度<25mm 行靶向环扎后 37 周前早产率与本地和全国背景率及该队列的预期率进行比较。还比较了使用单丝或编织缝线材料进行环扎的比率。在 7

【主题与分类】

主题标签:Preterm birth、cervical intra-epithelial neoplasia、excisional cervical treatment、cervical cerclage、LLETZ、2004-2014、cervical length。本站分类:妊娠、分娩和产褥期。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A99f5406ab7b6fd7ed59d702dc19d23b1070c47aec7dfaa3d65a57e36f0c1c715

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • 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

有宫颈上皮内瘤变(CIN)切除治疗(锥切术)史的妇女,在后续妊娠中早产、围产期疾病和死亡的风险增加。我们旨在开发一种筛查模型,以有效区分锥切术后妊娠为早产低风险和高风险,并评估缝合材料对超声指示宫颈环扎术疗效的影响。我们分析了十年期间(2004-2014年)在伦敦三所大学医院早产监测诊所就诊的725名锥切术后孕妇的纵向宫颈长度(CL)数据。将针对CL<25mm的目标环扎术后37周前早产率与当地和国家背景率以及该队列的预期率进行了比较。还比较了使用单丝或编织缝合材料进行环扎术的比率。在725名锥切术后妇女中,13.5%(98/725)接受了超声指示的环扎术,9.7%(70/72…

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

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