HISMAR:术中切缘评估使用Histolog®扫描仪减少保乳手术再手术

HISMAR 数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌保乳手术中的术中切缘评估。覆盖乳腺癌、导管原位癌、浸润性小叶癌及女性乳腺肿瘤等病种

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clinicaltrials
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图像分类Breast CancerDuctal Carcinoma In SituInvasive Lobular CarcinomaBreast Neoplasm Female
HISMAR: Intraoperative Margin Assessment Using the Histolog® Scanner to Reduce Reoperation in Breast-Conserving Surgery

基本信息

模态
图像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

HISMAR:术中切缘评估使用Histolog®扫描仪减少保乳手术再手术

HISMAR 数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌保乳手术中的术中切缘评估。覆盖乳腺癌、导管原位癌、浸润性小叶癌及女性乳腺肿瘤等病种。背景指出瑞士女性乳腺癌最常见,每年约 6500 例新发病例,保乳手术后未选择人群中再切除率为 20-30%,导管原位癌和浸润性小叶癌切缘阳性风险更高。该数据可用于研究术中切缘评估与降低再手术的关系(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、导管原位癌、浸润性小叶癌、女性乳腺肿瘤。背景:乳腺癌是瑞士女性最常见的癌症,每年约有 6500 例新发病例。保乳手术(BCS,肿瘤切除术)是局限性肿瘤的首选手术方式,在获得阴性切缘时,其生存结果与乳房切除术相当。然而,在未选择的 BCS 人群中,再切除率报告为 20-30%。特定组织学亚型中切缘阳性的风险尤其升高:已发表数据表明,与无原位成分的 NST 癌相比,导管原位癌(DCIS)的切缘阳性相对风险为 2.21,浸润性小叶癌(ILC)为 1.44。对 CHVR 连续 266 例符合条件的 BCS 病例(2021-2024)的回顾性分析发现,再手术

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Ductal Carcinoma In Situ、Invasive Lobular Carcinoma、Breast Neoplasm Female。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07527468

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数据说明

疾病:乳腺癌、导管原位癌、浸润性小叶癌、女性乳腺肿瘤。背景:乳腺癌是瑞士女性中最常见的癌症,每年约有6500例新发病例。保乳手术(BCS,即肿块切除术)是局限性肿瘤的首选手术方式,在切缘阴性的情况下,其生存结局与乳房切除术相当。然而,在未经选择的BCS人群中,再切除率据报道为20%-30%。特定组织学亚型中切缘阳性的风险尤其升高:已发表数据表明,与无原位成分的非特殊型(NST)癌相比,导管原位癌(DCIS)切缘阳性的相对风险为2.21,浸润性小叶癌(ILC)为1.44。对CHVR连续266例符合条件BCS病例(2021-2024年)的回顾性分析发现,再手术率为11.3%(30/266)。文献中的一项前瞻性研究报告,在标准治疗基础上加入术中组织学扫描后,再手术率从30%降至10%。

器械:Histolog®扫描仪(SamanTree Medical SA,洛桑;CE IVD A类,UDI 764017998003GV,软件v3.4.0)可在离体条件下对新鲜乳房肿瘤切除标本表面进行实时共聚焦荧光成像,无需组织处理或染色,术中即可提供H&E质量的图像。该器械已在CHVR常规临床使用。研究目的:评估在标准治疗基础上系统使用Histolog®扫描仪能否使在CHVR接受BCS的ILC、单纯DCIS或NST+DCIS患者的再手术率降低50%或以上——从11.3%降至≤5.6%。研究设计:前瞻性、单臂、单中心上市后性能跟踪(PMPF)研究(IVDR 2017/746)。对照:经验证的历史机构对照(CHVR 2021-2024,同一手术团队,n=266,再手术率11.3%)。由于该器械已在CHVR常规使用,随机设计在伦理上不合理。操作流程:乳房肿瘤切除术后,对新鲜标本进行标准触诊,然后系统

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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