腹腔镜腹壁/切口疝修补术中仅用胶水固定补片研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦腹腔镜腹壁或切口疝修补术中仅使用医用胶水固定补片的相关研究。纳入对象为 18 岁以上、BMI 小于 35 Kg/m2、接受择期腹腔镜原发性腹壁疝或切口疝修补的成人患者，筋膜横向缺损 4-8 cm（W2 EHS），位于前腹壁或侧腹壁（M1-M5
基本信息
资源简介
腹腔镜腹壁/切口疝修补术中仅用胶水固定补片研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦腹腔镜腹壁或切口疝修补术中仅使用医用胶水固定补片的相关研究。纳入对象为 18 岁以上、BMI 小于 35 Kg/m2、接受择期腹腔镜原发性腹壁疝或切口疝修补的成人患者，筋膜横向缺损 4-8 cm（W2 EHS），位于前腹壁或侧腹壁（M1-M5 长度不超过 10 cm 或 L1-3）。手术使用三个穿刺器，在粘连松解后测量缺损，用 2-0 倒刺缝线闭合缺损，置入水化后的 Dynamesh IPOM 补片并进行固定。数据可用于疝修补手术技术相关研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：腹壁切口疝。年龄大于18岁、接受择期腹腔镜腹壁/切口疝修补术、疝缺损横向缺损在4-10cm之间的患者。纳入的患者为成人，BMI小于35 Kg/m2，接受择期腹腔镜原发性腹壁疝或切口疝修补术，筋膜横向缺损在4-8 cm之间（W2 EHS），位于前部或侧部（M1-M5，长度可达10 cm，或L1-3）。对于介入手术，使用三个穿刺孔（1个11 mm和2个5 mm），在粘连松解并准备术野后，用局部标准在头尾和横向方向上测量缺损。然后，沿其最大轴线用2-0规格的倒刺缝线关闭缺损。将预先水化（2-3分钟）的Dynamesh IPOM通过11mm穿刺器置入并展开。此操作后，根据随机分组（每组125例）进行补片固定：要么采用常规程序和器械进行创伤性固定，要么使用Glutack-Glubran®2。随访两年后，将分析复发情况。
【主题与分类】
主题标签：Ventral Incisional Hernia。本站分类：损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06183840
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06183840
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：腹壁切口疝。年龄大于18岁、接受择期腹腔镜腹壁/切口疝修补术、疝缺损横向缺损在4-10cm之间的患者。纳入的患者为成人，BMI小于35 Kg/m2，接受择期腹腔镜原发性腹壁疝或切口疝修补术，筋膜横向缺损在4-8 cm之间（W2 EHS），位于前部或侧部（M1-M5，长度可达10 cm，或L1-3）。对于介入手术，使用三个穿刺孔（1个11 mm和2个5 mm），在粘连松解并准备术野后，用局部标准在头尾和横向方向上测量缺损。然后，沿其最大轴线用2-0规格的倒刺缝线关闭缺损。将预先水化（2-3分钟）的Dynamesh IPOM通过11mm穿刺器置入并展开。此操作后，根据随机分组（每组125例）进行补片固定：要么采用常规程序和器械进行创伤性固定，要么使用Glutack-Glubran®2。随访两年后，将分析复发情况。
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
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