HandX辅助内镜乳房切除术前瞻性队列研究:可行性与安全性(ATHENA I研究)

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/乳腺癌领域,主题标签涵盖乳腺癌、BRCA 1/2基因突变、遗传性乳腺癌、乳腺肿瘤、DCIS、生殖系突变异常及早期乳腺癌

Vasileios KallesVasileios Kalles
clinicaltrials
浏览 11
视频分类Breast CancerBRCA 1 Gene MutationBRCA 2 Gene MutationHereditary Breast CarcinomaBreast NeoplasmsDCISGermline Mutation AbnormalityEarly Breast Cancer
A Prospective CohorT Study of HandX - Assisted ENdoscopic MAstectomy: Feasibility and Safety (ATHENA I Study)

基本信息

模态
视频
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

HandX辅助内镜乳房切除术前瞻性队列研究:可行性与安全性(ATHENA I研究)

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/乳腺癌领域,主题标签涵盖乳腺癌、BRCA 1/2基因突变、遗传性乳腺癌、乳腺肿瘤、DCIS、生殖系突变异常及早期乳腺癌。源站描述为一项前瞻性、单中心、单臂干预性研究,旨在评估HandX辅助内镜保留乳头乳房切除术并即刻植入物乳房重建的可行性与手术安全性。HandX系统是一种手持式关节机器人器械,提供腕式运动、运动缩放和符合人体工学的控制,可整合进标准微创流程,无需大型占地、专用控制台或复杂对接(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌、BRCA 1基因突变、BRCA 2基因突变、遗传性乳腺癌、乳腺肿瘤、DCIS、生殖系突变异常、早期乳腺癌。这是一项前瞻性、单中心、单臂干预性研究,旨在评估HandX辅助内镜保留乳头乳房切除术并即刻植入物乳房重建的可行性与手术安全性。HandX系统是一种手持式关节机器人器械,提供腕式运动、运动缩放和符合人体工学的控制。与基于控制台的机器人平台不同,HandX可整合进标准微创工作流程,无需大型占地、专用控制台或复杂对接程序。其他外科专业的早期临床经验表明,该技术可能改善解剖过程中的可及性和人体工学,同时保持手术

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、BRCA 1 Gene Mutation、BRCA 2 Gene Mutation、Hereditary Breast Carcinoma、Breast Neoplasms、DCIS、Germline Mutation Abnormality、Early Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07292246

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    • 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:乳腺癌、BRCA 1基因突变、BRCA 2基因突变、遗传性乳腺癌、乳腺肿瘤、DCIS、生殖系突变异常、早期乳腺癌。这是一项前瞻性、单中心、单臂干预性研究,旨在评估HandX辅助内镜下保留乳头乳房切除术并即刻植入物乳房重建的可行性和手术安全性。HandX系统是一种手持式关节机器人器械,可提供类似腕部的运动、运动缩放和符合人体工程学的控制。与基于控制台的机器人平台不同,HandX可整合到标准微创工作流程中,无需大占地空间、专用控制台或复杂的对接程序。其他外科专业的早期临床经验表明,该技术可在保持手术效率的同时改善解剖过程中的入路和人体工程学。本研究专门探讨其在内镜乳房手术中的应用,其中器械关节运动和可视化是关键的技术挑战。所有参与者都将通过单个侧方乳房皱襞切口接受乳房切除术。

在肿胀液注射并建立操作空间后,放置单孔装置,并使用CO₂充气建立手术腔。随后使用HandX设备进行内镜下乳腺腺体与皮肤包膜及乳头-乳晕复合体的分离。标本经同一切口取出。根据术前计划和标准实践,采用基于植入物的技术(胸肌前、双平面、PU涂层或胸肌下)完成重建。在有指征时,可经同一切口进行腋窝手术(前哨淋巴结活检或腋窝淋巴结清扫)。本研究聚焦于技术可行性——具体而言,即能够使用HandX平台完成内镜下乳房切除术,而无需计划外转为开放手术。技术成功在方案中定义,包括完成计划微创手术的所有关键步骤。辅助使用标准腹腔镜

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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