自体即时脂肪治疗：近期损伤

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06857448

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

病症：烧伤、挛缩性瘢痕、手术创伤。爆炸、烧伤或多发创伤所致的软组织损伤可造成严重损害，导致功能丧失、生活质量下降、恢复期延长以及无法工作。当这些损伤涉及活动频繁部位的深度烧伤或全层组织缺损时，由于存在瘢痕形成、僵硬和组织粘连的风险，治疗尤为困难。目前需要一种可靠的单期治疗方法，能够以较低的风险、成本和复杂性实现柔软、灵活的组织重建。为解决这一问题，研究者提出了一种基于脂肪的重建方法。脂肪组织易于从患者自身获取，在重建手术中具有诸多优势。我们的团队已表明，在治疗中即刻使用一层脂肪可形成柔软的血管化层，从而减少瘢痕、改善组织容量，并支持一期多层重建，无需复杂手术，也不会对供区造成损害。

本研究的目的是在以下条件下比较这种重建方法：• 证明即时自体脂肪和自体分层复合移植在急性功能性软组织重建中的有效性。包括专门观察者在内的评估人员将对治疗组/策略设盲。

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。