星形细胞瘤/促纤维增生性节细胞胶质瘤(DIA/DIG)——法国近20年队列研究:临床、解剖病理、分子及影像学特征

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦星形细胞瘤与促纤维增生性婴儿节细胞胶质瘤(DIA / DIG)这类罕见脑肿瘤,通常累及婴儿,约占全部儿童脑肿瘤的0.5%,主要发生于出生后头2年,男女比例约1.7比1

Centre Hospitalier Universitaire, AmiensCentre Hospitalier Universitaire, Amiens
clinicaltrials
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医学影像分类Astrocytoma
Astrocytoma / Desmoplastic Gamliogliomes (DIA / DIG) - Study of the French Cohort of the Last 20 Years : Clinical, Anatomopathological, Molecular and Radiological Charactersics

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

星形细胞瘤/促纤维增生性节细胞胶质瘤(DIA/DIG)——法国近20年队列研究:临床、解剖病理、分子及影像学特征

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦星形细胞瘤与促纤维增生性婴儿节细胞胶质瘤(DIA / DIG)这类罕见脑肿瘤,通常累及婴儿,约占全部儿童脑肿瘤的0.5%,主要发生于出生后头2年,男女比例约1.7比1。组织学上属神经上皮肿瘤,可呈纯星形细胞分化(DIA)或兼具星形细胞与神经元分化(DIG),促纤维增生成分常邻近脑膜。肿瘤生物学行为良性、临床病程良好,被归为良性肿瘤。数据可用于临床、解剖病理、分子与影像学特征研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:星形细胞瘤、促纤维增生性婴儿节细胞胶质瘤。星形细胞瘤 / 婴儿促纤维增生性节细胞胶质瘤(DIA / DIG)是通常累及婴儿的罕见脑肿瘤。它们约占所有儿童脑肿瘤的0.5%。DIA / DIG主要发生在出生后头2年,男女比例为1.7比1。从组织学角度看,DIA / DIG是神经上皮肿瘤。这些肿瘤可能具有纯星形细胞分化(DIA),或由具有星形细胞和神经元分化的肿瘤细胞组成(DIG)。促纤维增生成分通常邻近脑膜,其定义为结缔组织增多或改变,与肿瘤细胞的存在相关,并形成富含胶原的细胞外基质。由于其良性生物学行为和良好的临床病程,它们被归类为良性肿瘤,即分级

【主题与分类】

主题标签:Astrocytoma。本站分类:肿瘤/脑肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03115164

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数据说明

疾病:星形细胞瘤、促纤维增生性及婴儿型神经节胶质瘤。星形细胞瘤/婴儿型促纤维增生性神经节胶质瘤(DIA/DIG)是罕见的脑肿瘤,通常影响婴儿。它们约占所有儿童脑肿瘤的0.5%。DIA/DIG主要发生在出生后的前2年内,男女比例为1.7:1。从组织学角度看,DIA/DIG属于神经上皮肿瘤。这些肿瘤可能具有纯粹的星形细胞分化(DIA),或由具有星形细胞和神经元分化的肿瘤细胞组成(DIG)。促纤维增生部分通常邻近脑膜,其定义为结缔组织增生或改变,与肿瘤细胞存在相关,并形成富含胶原的细胞外基质。由于其良性生物学行为和良好的临床病程,它们被归类为良性肿瘤,即根据WHO分类为I级。然而,并非所有称为DIA/DIG的肿瘤都表现为良性行为。已有脑脊液转移和恶性病变的病例报道。

大约40%的DIG病例需要额外的医疗治疗,如化疗、放疗和/或新手术,且15%的GIDD婴幼儿因该病死亡。DIA/DIG可能包含了一组异质性肿瘤,其演变和预后变化很大。关于DIA/DIG的细胞遗传学知识非常有限,仅基于少量病例。几例DIG的细胞遗传学分析显示核型正常。最近,对3例DIA/DIG进行的CGH-Array研究未发现显著的染色体增益或丢失。然而,已有研究表明,涉及BRAF的突变(BRAF重排或BRAF V600E突变)是低级别胶质瘤中的常见元素,尤其是在儿科患者中。还提示,在某些DIA/DIG中BRAF活性的失调可能表明MAPK(促分裂原活化蛋白激酶)信号通路的重要性。

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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