经会阴激光消融治疗良性前列腺梗阻

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为经会阴激光消融(TPLA)治疗良性前列腺梗阻。研究为前瞻性、单中心、介入性初步试验,计划纳入 20 名因良性前列腺梗阻导致下尿路症状且具备手术指征的患者

Academisch Medisch Centrum - Universiteit van Amsterdam (AMC-UvA)Academisch Medisch Centrum - Universiteit van Amsterdam (AMC-UvA)
clinicaltrials
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医学影像预测Prostatic Hyperplasia, Benign
Transperineal Laser Ablation for Treatment of Benign Prostatic Obstruction

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

经会阴激光消融治疗良性前列腺梗阻

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为经会阴激光消融(TPLA)治疗良性前列腺梗阻。研究为前瞻性、单中心、介入性初步试验,计划纳入 20 名因良性前列腺梗阻导致下尿路症状且具备手术指征的患者。手术使用 Echolaser X4 系统,采用 1064nm 波长二极管激光源,每源最大能量 10 瓦,通过热消融导致组织凝固性坏死,在超声引导下向前列腺置入 2 至 4 根光纤。数据可用于评估该介入方案的可行性及疗效预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:良性前列腺增生。本研究为前瞻性、单中心、介入性初步研究。符合条件的患者是在 Academic Medical Center (AMC) 泌尿科门诊诊断为因良性前列腺梗阻(BPO)导致的下尿路症状(LUTS),并具有手术治疗指征的患者。研究者计划纳入 20 名患者。符合条件的患者将由门诊泌尿科医生告知本研究。研究信息将以口头和书面形式提供。TPLA 手术使用 Echolaser X4 系统进行。该系统使用工作波长为 1064nm 的二极管激光源。每个激光源输出的最大能量为 10 瓦。该系统基于热消融原理,导致组织凝固性坏死。在超声引导下向前列腺置入 2 至 4 根光纤。

【主题与分类】

主题标签:Prostatic Hyperplasia, Benign。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03653117

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    • 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

疾病:良性前列腺增生。本研究为前瞻性、单中心、干预性初步研究。符合条件的患者是在学术医学中心(AMC)泌尿科门诊被诊断为因良性前列腺梗阻(BPO)引起的下尿路症状(LUTS),并且有手术治疗指征的患者。研究者计划纳入20名患者。符合条件的患者将由门诊泌尿科医生告知本研究的相关信息。研究信息将以口头和书面两种形式提供。TPLA手术使用Echolaser X4系统进行。该系统使用波长为1064nm的二极管激光源。每个激光源的最大输出能量为10瓦。该系统基于热消融原理,导致组织凝固性坏死。在超声引导下将2至4根光纤引入前列腺。消融将以每根光纤3瓦的功率进行,每根光纤在400至600秒内总共释放1200至1800焦耳的能量。随访将包括术后四次访视,分别在第4周、3个月、6个月和12个月进行。

随访内容包括病史采集、不良事件登记、体格检查(有指征时)及尿流率测定。患者报告结局指标(PROMs)用于评估功能结局。所使用的PROMs包括国际前列腺症状评分(IPSS)、国际勃起功能指数15(IIEF-15)、视觉模拟评分(VAS)及血尿分级量表(HGS)。此外,将在四周和12个月时进行对比增强超声(CEUS)影像检查。

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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