产前检出肾积水新生儿简化诊断算法数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01330511

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：先天性肾积水。先天性肾积水患者将通过Assadi医生针对先天性肾积水进行的住院会诊以及Assadi医生现有患者门诊问题列表中包含先天性肾积水来识别。一旦识别，将根据胎儿泌尿学会（SFU）分类，从初次超声记录患者的肾积水分级。如果初次超声未对肾积水进行SFU分类，则由一名儿科放射科医生审阅初次超声图像，并根据SFU标准对肾积水分级进行分类。随后将记录患者对其肾积水所进行的后续评估，并进行去标识化处理。

将收集的数据包括：腹部、腹膜后或肾脏系统的超声评估，排尿性膀胱尿道造影（VCUGs），核医学研究：利尿剂增强的 technetium-99m 二乙烯三胺五乙酸肾图（DTPA）或 technetium-99m 巯基乙酰三甘氨酸肾图（MAG3），转诊至小儿泌尿科进行肾盂成形术，血清电解质，血尿素氮（BUN）和肌酐，尿液分析，尿路感染，以及长期抗生素预防的安置。随后，将每位患者进行的随访评估与我们提出的先天性肾积水评估和治疗算法进行比较。该算法将基于专家意见的临床经验和评估与治疗每个步骤的文献综述来设计。主要结果将是进行性肾功能下降和转诊至小儿泌尿科医生进行肾盂成形术的进展。次要结果将是尿路感染的发生率和为预防尿路感染而长期使用抗生素预防的安置。

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。