乳腺癌肌肉骨骼并发症的深度学习研究
源站描述指出,随着乳腺癌早期诊断与治疗进步,患者生存期延长,淋巴水肿等肌肉骨骼问题在肿瘤康复中日益常见,且晚期淋巴水肿会降低治疗反应并影响日常活动

基本信息
资源简介
乳腺癌肌肉骨骼并发症的深度学习研究
该数据集来源于 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌术后及治疗相关的肌肉骨骼并发症,涵盖 Postmastectomy Lymphedema Syndrome、Breast Cancer Surgery Pain、Osteoporosis Secondary、Shoulder Adhesive Capsulitis 与 Axillary Web Syndrome 等病症。源站描述指出,随着乳腺癌早期诊断与治疗进步,患者生存期延长,淋巴水肿等肌肉骨骼问题在肿瘤康复中日益常见,且晚期淋巴水肿会降低治疗反应并影响日常活动。该数据可用于相关并发症的识别、评估与康复研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Postmastectomy Lymphedema Syndrome、Breast Cancer Surgery Pain、Osteoporosis Secondary、Shoulder Adhesive Capsulitis、Axillary Web Syndrome。由于早期诊断和治疗方法的进步,乳腺癌后的生存率有所提高。与癌症及其治疗相关的肌肉骨骼问题构成了参与肿瘤康复的物理医学与康复医师日常实践的重要部分。淋巴水肿可发生在乳腺癌患者生命的任何阶段。乳腺癌相关淋巴水肿患者需要终身治疗,且随着淋巴水肿分期进展,对治疗的反应下降。晚期淋巴水肿对功能状态产生负面影响,患者在日常活动执行中遇到困难。Axillary Web Syndrome(AWS)的特征是延伸的紧绷条索
【主题与分类】
主题标签:Postmastectomy Lymphedema Syndrome、Breast Cancer Surgery Pain、Osteoporosis Secondary、Shoulder Adhesive Capsulitis、Axillary Web Syndrome。本站分类:肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07236658
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07236658
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- OpenDataLab:
数据说明
病情:乳房切除术后淋巴水肿综合征、乳腺癌手术疼痛、继发性骨质疏松、肩关节粘连性关节囊炎、腋网综合征。由于早期诊断和治疗方法的进步,乳腺癌术后生存率有所提高。与癌症及其治疗相关的肌肉骨骼问题构成了参与肿瘤康复的物理医学与康复医师日常实践的重要部分。淋巴水肿可发生在乳腺癌患者生命中的任何阶段。乳腺癌相关淋巴水肿患者需要终身治疗,且随着淋巴水肿分期的进展,对治疗的反应会降低。晚期淋巴水肿会对功能状态产生负面影响,患者在日常生活活动中会遇到困难。腋网综合征(AWS)的特征是有一条紧绷的条索从腋窝延伸至腕掌侧,通常出现在术后8周内。AWS可能会使放射治疗的实施复杂化。肩部功能障碍可独立发生,也可与AWS相关。
特别是乳房切除术后出现的肩胛骨运动障碍,可导致继发性肩部疾病,如肩袖综合征或粘连性关节囊炎,这些在患者中较为常见。接受化疗的患者常出现周围神经病变,对日常生活造成不良影响,有时甚至导致治疗无法继续。与化疗和放疗相关的其他并发症包括心脏毒性、肺毒性、疲劳、骨质疏松和认知功能障碍。乳腺癌后还可能出现特定的疼痛综合征,包括乳房切除术后疼痛综合征、幻乳痛以及与芳香化酶抑制剂相关的肌肉骨骼症状。所有这些情况均可显著损害日常功能,甚至阻碍癌症治疗的继续。因此,预测这些并发症并实施或开发预防性干预措施至关重要。如果能够预测淋巴水肿的早期发生
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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