超声与铁剂注射识别乳腺癌患者腋窝前哨淋巴结

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为乳腺癌患者腋窝前哨淋巴结的识别,采用超声与铁剂注射方法。源站描述指出,腋窝淋巴结对评估乳腺癌是否扩散具有重要意义,目前多数接受手术的乳腺癌患者需在术中行前哨淋巴结活检,但该操作可能带来手臂肿胀或淋巴水肿、手臂疼痛、手臂麻木或刺痛,以及等待结果

Columbia UniversityColumbia University
clinicaltrials
浏览 13
医学影像分类Breast NeoplasmCarcinoma, Ductal, BreastCarcinoma, Intraductal, Noninfiltrating
Sentinel Lymph Node Identification in the Axilla of Women With Breast Cancer Using Ultrasound and Iron Injection

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

超声与铁剂注射识别乳腺癌患者腋窝前哨淋巴结

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为乳腺癌患者腋窝前哨淋巴结的识别,采用超声与铁剂注射方法。源站描述指出,腋窝淋巴结对评估乳腺癌是否扩散具有重要意义,目前多数接受手术的乳腺癌患者需在术中行前哨淋巴结活检,但该操作可能带来手臂肿胀或淋巴水肿、手臂疼痛、手臂麻木或刺痛,以及等待结果或可能进一步干预带来的心理困扰。研究旨在术前获得结果以避免上述风险。数据集可用于乳腺癌腋窝淋巴结评估相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺肿瘤、乳腺导管癌、乳腺导管内癌、非浸润性癌。淋巴结是遍布全身的小块组织,负责引流体液。这些腋窝淋巴结在评估乳腺癌时很重要,因为如果它们呈阳性,则提示癌细胞已扩散到乳腺之外。目前的标准治疗是,大多数接受手术的乳腺癌患者在乳腺手术期间进行前哨淋巴结活检,这是一种在腋窝取淋巴结样本的操作。然而,这种术中活检伴随某些风险,如手臂肿胀或淋巴水肿、手臂疼痛、手臂麻木/刺痛,和/或因等待结果或可能进一步干预而产生的心理困扰。为了避免这种情况并在手术前获得结果,本研究将

【主题与分类】

主题标签:Breast Neoplasm、Carcinoma, Ductal, Breast、Carcinoma, Intraductal, Noninfiltrating。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02610920

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    • 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。

数据说明

疾病:乳腺肿瘤、乳腺导管癌、乳腺导管内癌、非浸润性癌。淋巴结是遍布全身的小型组织集合,负责引流体液。腋窝淋巴结在评估乳腺癌中具有重要意义,因为若这些淋巴结呈阳性,则提示癌细胞已扩散至乳腺之外。目前的标准治疗是,大多数接受手术的乳腺癌患者会在乳腺手术期间进行前哨淋巴结活检,即在腋窝(也称腋下)取淋巴结样本的程序。然而,这种术中活检伴随一定的风险,如手臂肿胀或淋巴水肿、手臂疼痛、手臂麻木/刺痛,以及/或因等待结果或可能需进一步干预而产生的心理困扰。为了避免这些情况并在术前获得结果,本研究将探索一种非手术的淋巴结取样方法。通常,可疑淋巴结通过体检和超声难以准确发现。

一种新方法已被开发出来,该方法涉及将少量溶解在液体中的铁注入乳房,这些铁会被淋巴结吸收,使其在超声下显亮,并可行活检。通过在手术室中进行比较,此方法已被证明其结果与标准前哨淋巴结活检一样准确。本研究现将探究在诊室内进行这些超声检查和活检,并将这些结果与手术室中标准前哨淋巴结活检的结果进行比较。本研究的结果可能有助于未来的乳腺癌患者避免侵入性采样及其所有伴随风险,并使患者和医疗团队能更早了解疾病的范围,以指导治疗管理。

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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