婴儿血管瘤患者LUMBAR综合征筛查研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07616323

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
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   • 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

背景：LUMBAR综合征。位于腰骶部、骶尾部、会阴部、臀部或向双下肢延伸区域的婴儿血管瘤可能与LUMBAR综合征相关。LUMBAR综合征是指与下半身婴儿血管瘤相关的一系列区域性先天性异常，包括下半身血管瘤、泌尿生殖系统异常、溃疡、脊髓病或脊髓闭合不全、骨骼畸形、肛门直肠畸形、动脉异常和肾脏异常。然而，启动系统筛查的最佳病灶大小阈值仍不明确。在当前临床实践中，部分患有大面积或节段性血管瘤的患者会接受磁共振成像和全身评估，而另一些病灶较小但可能高风险的患者可能未接受筛查。因此，需要一个临床实用且基于证据的直径阈值来指导LUMBAR综合征的筛查。既往前瞻性证据提示，大于2.5 cm的腰骶部婴儿血管瘤可能与较高的脊柱异常发生率相关。

然而，2.5厘米这一阈值是否适用于累及骶尾部、会阴部、臀部或向双下肢延伸区域的血管瘤，目前仍不确定。因此，本研究旨在前瞻性评估最大病灶直径与LUMBAR相关异常之间的关系，并确定最佳的筛查阈值。

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。