机器人SP保留乳头乳房切除术的安全性与可行性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌及乳腺癌高风险人群,研究使用 Da Vinci SP 机器人平台联合胸肌前重建与脱细胞真皮基质(ADM)实施保留乳头乳房切除术(rNSM)的安全性与可行性

Deborah Farr, MDDeborah Farr, MD
clinicaltrials
浏览 10
其他预测Breast CancerHigh Risk of Breast Cancer
Safety and Feasibility of Robotic SP Nipple Sparing Mastectomy

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-11-03

资源简介

机器人SP保留乳头乳房切除术的安全性与可行性

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌及乳腺癌高风险人群,研究使用 Da Vinci SP 机器人平台联合胸肌前重建与脱细胞真皮基质(ADM)实施保留乳头乳房切除术(rNSM)的安全性与可行性。数据覆盖术后2周、1个月及此后每6个月至术后5年的随访,评估患者主观满意度与客观乳头感觉,并纵向监测肿瘤学结局(新发乳腺癌和/或乳腺癌复发)及与 rNSM 和 ADM 在扩张器与植入物中应用相关的并发症。可用于机器人乳腺手术的可行性分析、术后结局预测及并发症风险研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌、乳腺癌高风险。使用多端口机器人平台进行 rNSM,随后进行标准护理开放乳房重建,已在全球多家机构成功完成,其结果与开放手术方法相比具有可比性,甚至可能更优。本研究探索使用 Da Vinci SP 机器人进行该手术,并采用胸肌前重建与脱细胞真皮基质。患者将按标准护理术后访视进行评估,分别在术后2周、1个月以及术后五年内每6个月进行,评估患者主观满意度和客观术后乳头感觉。患者将接受纵向监测以评估肿瘤学结局,包括新发乳腺癌和/或乳腺癌复发。患者将接受监测,以发现与 rNSM 以及 ADM 在扩张器和植入物中应用相关的任何并发症。

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、High Risk of Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05245812

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    • 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、乳腺癌高风险。使用多端口机器人平台进行rNSM,随后按标准治疗进行开放式乳房重建,已在全球多家机构成功实施,其结局与开放手术方法相当,甚至可能更优。本研究探讨使用Da Vinci SP机器人进行该手术,并采用脱细胞真皮基质进行胸肌前重建。患者将按标准治疗在术后2周、1个月及术后五年内每6个月进行随访评估,包括主观患者满意度和客观术后乳头感觉。患者将接受纵向监测以评估肿瘤学结局,包括是否出现新的乳腺癌和/或乳腺癌复发。患者将接受监测,以发现与rNSM相关的任何并发症,以及在扩张器和植入物乳房重建中使用ADM的相关并发症。研究器械:da Vinci SP Surgical System,型号SP1098,是一种软件控制的机电系统,设计用于外科医生实施单孔微创手术。

Model SP1098 手术系统由外科医生控制台、患者推车和视觉推车组成,并与摄像器械、EndoWrist SP 器械及附件配合使用。适应症:da Vinci SP 手术系统,型号 SP1098,已获准用于适合单孔入路的泌尿外科手术,以及限于 T1 和 T2 肿瘤的经口耳鼻喉科手术。本项研究性研究将评估该器械在保留乳头乳房切除术(NSM)中的使用情况。

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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