金属裸支架联合125I粒子治疗恶性中央气道狭窄

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为金属裸支架联合125I粒子治疗恶性中央气道狭窄。源站描述显示,这是一项在中国开展的多中心、开放、随机对照临床试验,计划招募200例恶性中央气道狭窄患者,比较金属支架联合125I粒子组与金属裸支架组的疗效与安全性

First Affiliated Hospital of Wenzhou Medical UniversityFirst Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University
clinicaltrials
浏览 18
医学影像分类Malignant Airway Obstruction
A Metal Bare Stent With 125 Iodine (125I)Seeds for the Treatment of Malignant Central Airway Stenosis

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

金属裸支架联合125I粒子治疗恶性中央气道狭窄

该数据集来自clinicaltrials.gov,主题为金属裸支架联合125I粒子治疗恶性中央气道狭窄。源站描述显示,这是一项在中国开展的多中心、开放、随机对照临床试验,计划招募200例恶性中央气道狭窄患者,比较金属支架联合125I粒子组与金属裸支架组的疗效与安全性。随访节点包括首次治疗后1周、1个月、3个月,之后每3个月一次,内容涵盖支气管镜和胸部CT复查、血常规、免疫指标(IgA、IgM、IgG)及一般状况评估;第一组患者需在1个月内完成ECT或PET-CT检查,严重呼吸困难者应行急诊支气管镜(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Malignant Airway Obstruction. 这是一项在中国开展的多中心、开放、随机对照临床试验,计划招募200例恶性中央气道狭窄患者。旨在评估金属支架联合125I粒子组与金属裸支架组治疗恶性中央气道狭窄的疗效与安全性,随访应在首次治疗后1周、1个月和3个月内完成,之后每3个月一次。内容包括支气管镜和胸部CT复查、血常规、免疫指标(IgA、免疫球蛋白M(Ig M)、IgG)、一般状况评估。第一组患者需在1个月内进行发射计算机断层扫描(ECT)成像或正电子发射断层扫描-计算机断层扫描(PET-CT)检查。如果患者出现严重呼吸困难,应进行急诊支气管镜。

【主题与分类】

主题标签:Malignant Airway Obstruction。本站分类:免疫系统疾病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03944408

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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

条件:恶性气道梗阻。这是一项在中国进行的开放、多中心随机对照临床试验,计划招募200例恶性中心气道狭窄患者。旨在评估金属支架联合125I粒子组与金属裸支架组治疗恶性中心气道狭窄的疗效和安全性,首次治疗后1周、1个月和3个月内应进行随访,之后每3个月随访一次。随访内容包括支气管镜和胸部CT复查、血常规、免疫指标(IgA、免疫球蛋白M(IgM)、IgG)、一般状况评估。第一组患者需在1个月内进行发射计算机断层扫描(ECT)成像或正电子发射断层扫描-计算机断层扫描(PET-CT)检查。如果患者出现严重呼吸困难,应进行急诊支气管镜检查。

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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