CT严重性指数在急性胰腺炎严重程度和临床结局预测中的比较分析

数据集获取

源站：https://data.mendeley.com/datasets/htkkzr9zbr

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

该数据集是一项针对急性胰腺炎患者的医院前瞻性研究，旨在比较两种CT严重性分级系统（CT严重指数CSI和改良CT严重指数MCSI）在预测疾病严重程度和临床结局方面的有效性。数据集包含80名12岁以上经临床诊断为急性胰腺炎的患者（女性18名，男性62名），这些患者均接受了腹部增强CT检查。研究收集了患者的CT影像数据、临床结局参数（如多器官衰竭、感染、住院时间和死亡率）以及Ranson评分标准。通过卡方检验和皮尔逊相关性分析，研究发现MCSI在预测严重程度和临床结局方面比CSI具有更好的相关性，特别是在预测多器官衰竭、感染、住院时间和死亡率方面显示出高度一致性。该数据集适用于医学影像分析、临床预测模型构建以及急性胰腺炎诊疗策略优化等研究方向。

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。