特定弥漫性低级别胶质瘤伴WHO III/IV级病灶的术后随访数据
该数据集来自search.dataone.org，聚焦于经保守策略管理的弥漫性低级别胶质瘤（DLGG）患者术后随访。纳入标准包括：至少一个WHO 2016 III-IV级恶性病灶、既往未接受放化疗、FLAIR肿瘤体积次全切除以上、无立即辅助治疗意图、至少两年随访
基本信息
资源简介
特定弥漫性低级别胶质瘤伴WHO III/IV级病灶的术后随访数据
Post-operative follow-up for selected diffuse low-grade gliomas with WHO grade III/IV foci
该数据集来自search.dataone.org，聚焦于经保守策略管理的弥漫性低级别胶质瘤（DLGG）患者术后随访。纳入标准包括：至少一个WHO 2016 III-IV级恶性病灶、既往未接受放化疗、FLAIR肿瘤体积次全切除以上、无立即辅助治疗意图、至少两年随访。数据可用于评估推迟辅助治疗在特定患者中的可行性，支持脑肿瘤手术与恶性转化相关研究（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：目的：弥漫性低级别胶质瘤（DLGG）的特征是持续生长和几乎不可避免的恶性转化。在手术切除的DLGG样本中可发现恶性胶质瘤病灶。由于患者的医疗管理通常基于较高的肿瘤级别，通常建议立即进行辅助治疗。为了确定在选定患者中推迟医疗治疗是否可行，我们进行了一项单中心回顾性研究。方法：对采用该保守策略管理的连续DLGG系列进行单中心回顾性分析。纳入标准为：至少一个恶性肿瘤病灶（III-IV级，WHO 2016），既往无化疗或放疗，FLAIR肿瘤体积的切除程度不低于次全切除，无立即辅助治疗意图，至少两年随访。
【主题与分类】
主题标签：Surgical therapy-tumor、Diffuse low-grade glioma、[ 220 ] Surgical therapy-tumor、Primary brain tumor、[ 214 ] Primary brain tumor、Malignant transformation。本站分类：肿瘤/脑肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A30e6bd4679bb9b315a87481207d2fb8c6d638f22ed137230ca3865776eeea490
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
目的：弥漫性低级别胶质瘤（DLGG）的特征是持续生长和几乎不可避免的恶性转化。在手术切除获得的DLGG样本中可发现恶性胶质瘤病灶。由于患者的医学管理通常基于较高的肿瘤分级，因此通常建议立即进行辅助治疗。为了确定在选定患者中推迟医学治疗是否可行，我们进行了一项单中心回顾性研究。方法：对采用该保守策略管理的连续DLGG系列进行单中心回顾性分析。纳入标准为：至少一个恶性肿瘤病灶（III-IV级，WHO 2016），既往未接受化疗或放疗，FLAIR肿瘤体积的切除程度不低于次全切除，无立即辅助治疗的意图，随访至少两年。分析至后续肿瘤医学治疗的时间间隔，以及功能和生存结果。结果：45例患者符合纳入标准（中位年龄36.5岁，距诊断的中位时间间隔：7.3个月）。
大多数肿瘤（86.7%）为IDH突变型且1p19q完整（60.0%）；10例呈现IV级病灶。中位随访时间为6.3年，75.5%的患者接受了后续药物治疗，距手术的中位时间为3.7年。分析时，9例患者（20.0%）已死亡（5年和7年生存率分别为95.2%和67.0%）。大多数存活患者仍活跃于职业工作，无癫痫发作。结论：对于经全切除或次全切除后伴有恶性肿瘤病灶的DLGG患者，在特定患者中应考虑推迟药物治疗。
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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