原发性VEGF阳性单灶性乳腺癌或导管原位癌患者术中应用分子成像与贝伐珠单抗-IRDye-800CW可视化肿瘤改善手术结局
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦原发性VEGF阳性单灶性乳腺癌或DCIS患者的手术治疗。其核心思路是通过分子水平的荧光成像在术中可视化肿瘤，以更精确地呈现肿瘤位置与范围，从而提高R0切除率
基本信息
资源简介
原发性VEGF阳性单灶性乳腺癌或导管原位癌患者术中应用分子成像与贝伐珠单抗-IRDye-800CW可视化肿瘤改善手术结局
该数据集聚焦于原发性VEGF阳性单灶性乳腺癌或导管原位癌（DCIS）患者的手术治疗优化，其核心思路是通过分子水平的荧光成像技术在术中实现肿瘤的可视化，从而更精确地呈现肿瘤的位置与范围，以期提高R0切除率。数据集来源于clinicaltrials.gov，属于肿瘤/乳腺癌分类，主题标签为Breast Cancer。整体而言，该数据集围绕乳腺癌手术中分子影像引导的精准切除这一前沿方向，涉及VEGF作为分子影像标志物以及贝伐珠单抗（Bevacizumab）作为靶向VEGF的人源化单克隆抗体的应用。源站描述指出，肿瘤的完整手术切除（R0切除）是任何癌症治愈性治疗概念的基石，而为了实现尽可能高的R0切除率，需要更精确地呈现肿瘤及其定位和扩散范围。通过分子水平的荧光成像在术中呈现肿瘤，有望满足这一需求。
【数据集背景】
该数据集所依托的临床背景是乳腺癌的手术治疗。源站描述明确指出，肿瘤的完整手术切除（R0切除）是任何癌症治愈性治疗概念的基石。为了达到尽可能高的R0切除率，必须更精确地呈现肿瘤本身、其定位以及扩散范围。源站描述进一步提出，通过分子水平的荧光成像在术中呈现肿瘤，应当能够实现这一目标。血管内皮生长因子（VEGF，或称VEGF-A）在正常组织和肿瘤组织中的表达存在差异，因此被认为是适合分子成像的标志物，尤其在妇科癌症中。贝伐珠单抗是一种基因工程人源化单克隆抗体，靶向VEGF，已被治疗性批准用于乳腺癌和卵巢癌的治疗，并在子宫内膜癌的研究中也显示出疗效。荧光标记的贝伐珠单抗（Bevacizumab-IRDye-800CW）正是该数据集所涉及的关键分子影像探针。
【数据内容】
该数据集的主题标签为Breast Cancer，分类属于肿瘤/乳腺癌。其关注的疾病条件为乳腺癌，具体聚焦于原发性VEGF阳性单灶性乳腺癌或DCIS患者。数据集的核心内容涉及通过分子成像和贝伐珠单抗-IRDye-800CW在术中可视化肿瘤，以改善手术结局。源站描述中提及了VEGF作为分子成像标志物的适用性、贝伐珠单抗的作用机制及其已获批的治疗适应症，以及荧光标记贝伐珠单抗的应用思路。关于数据集的具体字段、变量、样本量、影像数据格式、随访指标等详细内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于clinicaltrials.gov。源站描述中提及了Conditions: Breast Cancer，表明其采集与乳腺癌这一疾病条件相关。数据集英文名称明确指向通过分子成像和贝伐珠单抗-IRDye-800CW在术中可视化肿瘤来改善原发性VEGF阳性单灶性乳腺癌或DCIS患者的手术结局。关于具体的采集时间、采集地点、招募人数、纳入排除标准、研究设计类型（如干预性研究、观察性研究）等详细信息，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与乳腺癌手术相关的临床研究场景，特别是涉及术中分子影像引导手术、VEGF靶向荧光成像、R0切除率评估等方向。其潜在应用包括：探索通过荧光标记的贝伐珠单抗在术中可视化VEGF阳性乳腺癌或DCIS肿瘤，以辅助外科医生更精确地判断肿瘤边界和扩散范围，从而支持更完整的肿瘤切除。此外，该数据集也可能适用于分子影像标志物验证、靶向探针的临床转化研究等场景。关于具体的适用人群、使用条件或限制，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据访问方式、下载格式、分析工具、预处理步骤或配套代码等。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量评估、数据完整性、准确性、偏倚控制或已知限制的详细信息。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可协议或使用条款等信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05359874
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- 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：乳腺癌。肿瘤的完整手术切除（R0切除）是任何癌症治愈性治疗概念的基石。为了能够实现尽可能高的R0切除率，需要更精确地呈现肿瘤、其位置及扩散情况。这应能通过分子水平上的荧光成像在术中呈现肿瘤来实现。血管内皮生长因子（VEGF，或VEGF-A）在正常组织和肿瘤组织中表达不同，是分子成像的合适标志物，尤其在妇科癌症中。贝伐珠单抗是一种基因工程人源化单克隆抗体，靶向VEGF，已被治疗性批准用于乳腺癌和卵巢癌的治疗，并在子宫内膜癌的研究中也显示出疗效。荧光标记的贝伐珠单抗在准确性、患者安全性、成本效益和有效性方面优于传统的肿瘤成像方法。一种荧光标记物Bevacizumab-IRDye800CW已被开发，并于最近在荷兰的临床试验中使用。
为了能够在体内检测到这种标记物，研究人员开发了特殊的多光谱荧光反射相机（MFRI），可用于术中可视化肿瘤及可能受累的淋巴结。这些系统现可用于临床研究中评估荧光标记物。
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。
