横结肠造口治疗难治性出血性慢性放射性直肠炎:前瞻性队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为横结肠造口治疗难治性出血性慢性放射性直肠炎的前瞻性队列研究。覆盖慢性放射性直肠炎、直肠出血、结肠造口与贫血等情形

Sixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen UniversitySixth Affiliated Hospital, Sun Yat-sen University
clinicaltrials
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医学影像预测Chronic Radiation ProctitisRectal BleedingColostomy StomaAnemia
Transverse Colostomy for Refractory Hemorrhagic Chronic Radiation Proctitis: a Prospective Cohort Study

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

横结肠造口治疗难治性出血性慢性放射性直肠炎:前瞻性队列研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为横结肠造口治疗难治性出血性慢性放射性直肠炎的前瞻性队列研究。覆盖慢性放射性直肠炎、直肠出血、结肠造口与贫血等情形。源站描述指出,慢性放射性直肠炎是盆腔恶性肿瘤放疗后常见并发症,占5%-20%,直肠出血是最常见症状,占80%以上;轻中度出血可用硫糖铝、内镜下氩离子凝固术或局部福尔马林控制,而严重难治性出血仍是难题。既往回顾性研究发现,与保守治疗相比,结肠造口在6个月内获得更高的出血缓解率(94% vs 12%),尤其在控制输血依赖性出血方面(100% vs 0%)。可用于相关临床预测与疗效评估研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Chronic Radiation Proctitis, Rectal Bleeding, Colostomy Stoma, Anemia. 慢性放射性直肠炎(CRP)是盆腔恶性肿瘤放疗后常见的并发症,占5%-20%的病例。直肠出血是最常见的症状,占CRP患者的80%以上。轻中度出血可通过硫糖铝、内镜下氩离子凝固术(APC)或局部福尔马林等药物控制。严重和难治性出血仍然是个难题,对上述医学治疗难以奏效。我们之前的回顾性研究发现,与保守治疗相比,结肠造口在6个月内获得了更高的出血缓解率(94% vs 12%),尤其是在控制输血依赖性出血方面(100% vs 0%)。

【主题与分类】

主题标签:Chronic Radiation Proctitis、Rectal Bleeding、Colostomy Stoma、Anemia。本站分类:消化系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03397901

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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

疾病:慢性放射性直肠炎、直肠出血、结肠造口、贫血。慢性放射性直肠炎(CRP)是盆腔恶性肿瘤放疗后常见的并发症,占5%-20%。直肠出血是最常见的症状,占CRP患者的80%以上。轻至中度出血可通过硫糖铝、内镜下氩离子凝固术(APC)或局部福尔马林等药物控制。严重和难治性出血仍是难题,对上述医学治疗难以奏效。我们此前的回顾性研究发现,与保守治疗相比,结肠造口在6个月内获得了更高的出血缓解率(94% vs 12%),尤其是在控制输血依赖性出血方面(100% vs 0%)。

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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