乳腺癌患者乳房重建中的立体定向图像引导导航

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌患者乳房重建中的立体定向图像引导导航。覆盖导管原位癌、小叶原位癌、复发性乳腺癌及 IA 至 IIIB 期乳腺癌

Ohio State University Comprehensive Cancer CenterOhio State University Comprehensive Cancer Center
clinicaltrials
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医学影像预测Ductal Breast Carcinoma in SituLobular Breast Carcinoma in SituRecurrent Breast CancerStage IA Breast CancerStage IB Breast CancerStage II Breast CancerStage IIIA Breast CancerStage IIIB Breast CancerStage IIIC Breast CancerStage IV Breast Cancer
Stereotactic Image-Guided Navigation During Breast Reconstruction in Patients With Breast Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

乳腺癌患者乳房重建中的立体定向图像引导导航

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦乳腺癌患者乳房重建中的立体定向图像引导导航。覆盖导管原位癌、小叶原位癌、复发性乳腺癌及 IA 至 IIIB 期乳腺癌。主要目标为分析术前 CT 血管造影确定穿支血管位置的准确性,并通过术中导航系统客观定位穿支,与术前影像评估的皮瓣血管解剖进行比较;同时判断术前 CT 血管造影能否让显微外科医生正确识别最终用作皮瓣蒂的穿支。患者接受使用 StealthStation 导航系统的腹壁下深动脉穿支(DIEP)皮瓣乳房重建(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:导管原位癌、小叶原位癌、复发性乳腺癌、IA 期乳腺癌、IB 期乳腺癌、II 期乳腺癌、IIIA 期乳腺癌、IIIB 期乳腺癌。主要目标:I. 分析术前 CT 血管造影在确定穿支血管位置方面的准确性。通过使用术中导航系统,我们将在手术期间客观定位穿支,并将结果与术前影像对皮瓣血管解剖的评估进行比较。II. 确定术前 CT 血管造影是否允许显微外科医生正确识别最终用作皮瓣蒂的穿支。概要:患者使用 StealthStation 导航系统接受腹壁下深动脉穿支(DIEP)皮瓣乳房重建。研究完成后

【主题与分类】

主题标签:Ductal Breast Carcinoma in Situ、Lobular Breast Carcinoma in Situ、Recurrent Breast Cancer、Stage IA Breast Cancer、Stage IB Breast Cancer、Stage II Breast Cancer、Stage IIIA Breast Cancer、Stage IIIB Breast Cancer、Stage IIIC Breast Cancer、Stage IV Breast Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01729832

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    • 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。

数据说明

疾病:导管原位乳腺癌、小叶原位乳腺癌、复发性乳腺癌、IA期乳腺癌、IB期乳腺癌、II期乳腺癌、IIIA期乳腺癌、IIIB期乳腺癌。主要目标:I. 分析术前CT血管造影在确定穿支血管位置方面的准确性。通过使用术中导航系统,我们将在手术过程中客观定位穿支血管,并将结果与术前影像学对皮瓣血管解剖的评估进行比较。II. 确定术前CT血管造影是否能让显微外科医生正确识别最终用作皮瓣蒂的穿支血管。大纲:患者使用StealthStation导航系统接受腹壁下深动脉穿支(DIEP)皮瓣乳房重建。研究治疗完成后,患者在1-2周和1个月时进行随访,之后每3个月随访一次,持续2年。

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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