疝气手术修复类型相关数据分类
该数据集包含2012年至2022年间欧洲3500多名疝气手术患者的临床表格数据，涵盖年龄、BMI、修复类型（如腹股沟疝与腹疝修复）及手术方式等多模态信息，主要用于通过机器学习和统计方法对疝气手术修复技术进行分类与评估，以支持临床决策和优化治疗策略。
基本信息
资源简介
疝气手术修复类型相关数据分类
【数据内容】
源站原始描述：Problems related to ventral hernia are very common, and evaluating them using computational methods can assist in selecting the most appropriate treatment. This study collected data from over 3500 patients from different European countries observed during last 11 years (2012-2022), which were collected by specialists in hernia surgery. The majority of patients underwent standard surgical procedures, with a growing trend towards robotic surgery
【获取与许可】
源站页面：https://ieee-dataport.org/documents/classification-data-related-repair-types-hernia-surgery
下载信息
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数据集获取
源站：https://ieee-dataport.org/documents/classification-data-related-repair-types-hernia-surgery
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
本数据集专注于疝气手术修复类型的分类研究，包含超过3500名来自欧洲不同国家、在2012年至2022年期间接受治疗的患者数据，这些数据由疝气手术专科医生收集。数据集涵盖患者年龄、身体质量指数（BMI）、修复类型（如腹股沟疝修复、原发性腹疝修复、切口腹疝修复及造口旁疝修复）以及手术方式（包括标准手术和机器人手术趋势）等多维度临床信息。通过应用计算方法和机器学习技术（如两层神经网络分类），研究旨在从统计角度评估不同治疗方式与患者特征的关系，实现修复技术的自动分类，准确率达79.5%。该数据集主要支持疝气手术的临床决策、治疗优化和计算智能在医疗领域的跨学科应用。
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