18F-氟雌二醇PET/CT成像用于浸润性小叶癌
该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦浸润性小叶乳腺癌的18F-氟雌二醇PET/CT成像。源站描述提及NCCN 2018指南中FDG-PET/CT在新诊断III期乳腺癌患者远处转移评估中的替代作用,以及既往研究显示FDG-PET/CT可发现未疑及转移灶并改变治疗决策
![[18F]Fluoroestradiol-PET/CT Imaging of Invasive Lobular Carcinoma](/medical-api/medicalDataset/datasetCover/177886.jpg)
基本信息
资源简介
18F-氟雌二醇PET/CT成像用于浸润性小叶癌
该数据集来源于clinicaltrials.gov,聚焦浸润性小叶乳腺癌的18F-氟雌二醇PET/CT成像。源站描述提及NCCN 2018指南中FDG-PET/CT在新诊断III期乳腺癌患者远处转移评估中的替代作用,以及既往研究显示FDG-PET/CT可发现未疑及转移灶并改变治疗决策。数据可用于乳腺癌分子影像与治疗决策相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:浸润性小叶乳腺癌。根据美国国家综合癌症网络(NCCN)2018年指南,18F-2-氟-2-脱氧-D-葡萄糖(FDG)-正电子发射断层扫描/计算机断层扫描(PET/CT)可作为胸部、腹部和盆腔增强CT以及Tc-99m亚甲基二膦酸盐(MDP)骨扫描的替代方案,用于评估新诊断的III期乳腺癌患者的远处转移性疾病。FDG-PET/CT通常不用于I期或II期乳腺癌患者,因为患者管理的变化很少。既往研究表明,FDG-PET/CT可以识别新诊断乳腺癌患者中未疑及的转移性疾病部位,从而改变治疗决策,因为IV期疾病通常采用姑息治疗,而新辅助治疗随后手术和术后放疗
【主题与分类】
主题标签:Invasive Lobular Breast Carcinoma。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04252859
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04252859
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- OpenDataLab:
数据说明
条件:浸润性小叶乳腺癌。根据美国国家综合癌症网络(NCCN)2018年指南,对于新诊断的III期乳腺癌患者,18F-2-氟-2-脱氧-D-葡萄糖(FDG)-正电子发射断层扫描/计算机断层扫描(PET/CT)可作为胸部、腹部和盆腔增强CT及Tc-99m亚甲基二膦酸盐(MDP)骨扫描的替代方案,用于评估远处转移性疾病。FDG-PET/CT通常不用于I期或II期乳腺癌患者,因为患者管理方案发生改变的情况罕见。既往研究表明,FDG-PET/CT可在新诊断的乳腺癌患者中识别出未被怀疑的转移性疾病部位,从而改变治疗决策,因为IV期疾病通常采用姑息治疗,而II期和可手术的III期疾病可考虑新辅助治疗后继以手术和术后放疗。这些指南将浸润性乳腺癌视为单一实体,未考虑针对乳腺癌亚型定制影像学技术是否可能有益。
然而,既往研究表明,对于浸润性导管癌(IDC)患者而非浸润性小叶癌(ILC)患者,FDG-PET/CT可能更适合作为CT和骨扫描的替代方案,因为FDG对ILC转移灶的敏感性相对较低。与IDC相比,ILC在乳腺X线摄影、超声和FDG-PET/CT上更常表现为隐匿性;这一点对临床管理具有重要意义,因为与IDC相比,ILC更常为多灶性和双侧性。临床乳腺检查对ILC的检出敏感性也低于IDC,即使对于较大肿瘤也是如此,因为ILC在触诊时可能与正常乳腺组织难以区分。一项既往研究评估了新诊断的I-III期浸润性乳腺癌患者的全身分期,发现对于ILC女性患者,FDG-PET/CT发现意外远处转移性疾病的可能性比IDC女性患者低1.98倍。
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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