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。

Gonsorcikova, Lucie; East, Barbora; Charvatova, Hana; Prochazka, AlesGonsorcikova, Lucie; East, Barbora; Charvatova, Hana; Prochazka, Ales
IEEE
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疝气手术修复分类临床决策支持系统

基本信息

创建/更新时间
2026-09-06

资源简介

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。

原始链接

https://ieee-dataport.org/documents/classification-data-related-repair-types-hernia-surgery

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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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