真空辅助经皮切除与开放手术切除治疗交界性或高风险乳腺病变的比较
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于被诊断为高风险或交界性、非恶性乳腺病变的女性,比较真空辅助经皮切除(VAPE)与开放标准手术切除在疗效、安全性、美观度及患者满意度方面的表现

基本信息
资源简介
真空辅助经皮切除与开放手术切除治疗交界性或高风险乳腺病变的比较
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于被诊断为高风险或交界性、非恶性乳腺病变的女性,比较真空辅助经皮切除(VAPE)与开放标准手术切除在疗效、安全性、美观度及患者满意度方面的表现。覆盖的病变类型包括乳腺纤维腺瘤、非典型导管增生、非典型小叶增生、小叶原位癌、扁平上皮非典型增生、叶状肿瘤、叶状乳腺肿瘤、放射状瘢痕及乳腺乳头状瘤等。随着乳腺影像筛查增加,这类病变检出率上升,通常需手术切除以确诊并排除潜在恶性。该数据可用于评估 VAPE 作为替代方案的可行性,支持临床决策与患者满意度研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺纤维腺瘤、非典型导管增生、非典型小叶增生、小叶原位癌、扁平上皮非典型增生、叶状肿瘤;纤维腺瘤、叶状乳腺肿瘤、放射状瘢痕。在被诊断为高风险或交界性、非恶性乳腺病变的女性中,真空辅助经皮切除(VAPE)在疗效、安全性、美观度和患者满意度方面是否与开放标准手术切除相当?随着乳腺影像筛查的增加,需要手术切除以确认诊断并排除潜在恶性的高风险/交界性、非恶性乳腺病变的检出率相应上升。图像引导的真空辅助经皮切除(VAPE)可为这些病变的完全切除提供标准开放手术切除的替代方案,并可能改善患者满意度。
【主题与分类】
主题标签:Breast Fibroadenoma、Atypical Ductal Hyperplasia、Atypical Lobular Hyperplasia、Lobular Carcinoma in Situ、Flat Epithelial Atypia、Phyllodes; Fibroadenoma、Phyllodes Breast Tumor、Radial Scar、Breast Papilloma。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03868475
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03868475
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:乳腺纤维腺瘤、非典型导管增生、非典型小叶增生、小叶原位癌、扁平上皮非典型增生、叶状肿瘤;纤维腺瘤、叶状乳腺肿瘤、放射状瘢痕。在被诊断为高风险或交界性、非恶性乳腺病变的女性中,真空辅助经皮切除术(VAPE)在有效性、安全性、美观度和患者满意度方面是否与开放标准手术切除术相当?随着乳腺影像筛查的增加,高风险/交界性、非恶性乳腺病变的检出率相应上升,这些病变需要手术切除以确认诊断并排除潜在恶性肿瘤。影像引导的真空辅助经皮切除术(VAPE)可作为标准开放手术切除术的替代方案,用于完全切除这些病变,并可能改善患者满意度和美容效果,减少并发症。在这项单中心、非劣效性设计的前瞻性随机、开放标签对照试验中,年龄超过18岁、经空心针活检发现患有交界性或高风险、非恶性乳腺病变的女性将被视为符合条件。
排除标准为:终生乳腺癌风险大于25%的女性、病理与影像学结果不一致的患者,以及钙化范围广泛超过2cm、肿块大于2cm或具有高风险特征的病变者。将获取知情同意,患者将被随机分配至标准手术切除组或VAPE组。随后将视情况进行影像学随访。主要结局指标为病变完全切除的发生率。次要结局指标为患者满意度、美容效果及出血、感染等并发症。本试验是首个随机对照试验,旨在研究VAPE相较于标准手术切除作为完全切除交界性或高风险乳腺非恶性病变手段的作用。研究者假设VAPE将显示出相当的疗效,甚至可能具有更好的安全性、美容效果和患者满意度。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
需要用于商业化训练或医疗器械注册(NMPA/FDA)?
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连,提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。




