COrSIcA:疾病测量

COrSIcA: Disease Measurement 是一个来自 clinicaltrials.gov 的数据集,主题涉及肛门上皮内瘤变、肛门高级别鳞状上皮内病变(Anal HSIL)等与 HPV 相关的肛门癌前病变

David FinchDavid Finch
clinicaltrials
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其他分类Anal Intraepithelial NeoplasiaAnal HSIL
COrSIcA: Disease Measurement

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

COrSIcA:疾病测量

COrSIcA: Disease Measurement 是一个来自 clinicaltrials.gov 的数据集,主题涉及肛门上皮内瘤变、肛门高级别鳞状上皮内病变(Anal HSIL)等与 HPV 相关的肛门癌前病变。源站描述指出肛门癌在英国每年约 1500 例新发病例,发病率近三十年增长三倍,主要治疗为放化疗,手术用于早期、放化疗反应不完全或复发情况,且超过 90% 的肛门癌被认为可预防。该数据集可用于肛门癌及癌前病变的预防、早期检测与疾病测量相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肛门上皮内瘤变、肛门高级别鳞状上皮内病变、肛门HSIL。肛门癌是一种与人乳头瘤病毒(HPV)相关的癌症,英国每年约有1500例新发病例(2016-2018年)。尽管被认为是一种不常见的癌症,但过去30年间发病率增加了三倍。初始治疗为放化疗,手术方案保留用于早期疾病、放化疗反应不完全或疾病复发。两种治疗方式均伴有显著的短期和长期副作用。据估计,英国超过90%的肛门癌病例是可预防的,从而可避免相关的发病率和死亡率。若干亚人群发生肛门癌的风险增高,因此是癌症预防和早期检测策略的潜在目标人群。此外,一种已被确认的癌前病变,即肛门上皮内瘤变(AIN),为早期检测和预防提供了进一步的机会。AIN可进一步分为良性的低级别(aLSIL)和具有潜在癌变风险的高级别鳞状上皮内病变(aHSIL)。AIN与宫颈癌的癌前病变——即宫颈上皮内瘤变(CIN)——有一些相似之处。虽然CIN的自然史已被充分量化,且已有基于证据的CIN筛查和治疗管理策略,使宫颈癌发病率降低,但迄今为止AIN尚非如此。近期发表的“治疗预防HIV感染者及肛门高级别病变患者肛门癌”试验(ANCHOR)是一项大型、多中心、III期随机对照试验(RCT),比较了肛门HSIL(aHSIL)治疗与不治疗的主动监测在HIV感染者(PLWH)中的效果,结果显示接受aHSIL治疗者发生肛门鳞状细胞癌(SCCA)的风险显著低于主动监测者。治疗组观察到的获益幅度之大导致该试验提前终止(基于伦理理由),并允许向主动监测组的受试者提供治疗

【主题与分类】

主题标签:Anal Intraepithelial Neoplasia、Anal HSIL。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05858021

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

疾病:肛门上皮内瘤变、肛门高级别鳞状上皮内病变、肛门高级别鳞状上皮内病变。肛门癌是一种与人乳头瘤病毒(HPV)相关的癌症,英国每年约有1500例新发病例(2016-2018年)。尽管被认为是一种不常见的癌症,但过去30年间发病率增加了三倍。初始治疗为放化疗,手术方案保留用于早期疾病、放化疗反应不完全或疾病复发。两种治疗方式均伴有显著的短期和长期副作用。据估计,英国超过90%的肛门癌病例是可预防的,从而可避免相关的发病率和死亡率。若干亚人群患肛门癌的风险较高,因此是癌症预防和早期检测策略的潜在目标。此外,一种被认可的癌前病变,称为肛门上皮内瘤变,为早期检测和预防提供了进一步的机会。肛门上皮内瘤变可进一步分为良性的低级别(肛门低级别鳞状上皮内病变)和可能癌变的高级别鳞状上皮内病变(肛门高级别鳞状上皮内病变)。

AIN与宫颈癌的癌前病变——即CIN——存在某些相似之处。虽然CIN的自然史已被充分量化,并且已有基于证据的筛查与治疗管理策略,从而降低了宫颈癌的发病率,但迄今为止AIN尚不具备这些条件。近期发表的“治疗预防HIV感染者及肛门高级别病变患者肛门癌”试验(ANCHOR)是一项大型、多中心、III期随机对照试验(RCT),在HIV感染者(PLWH)中比较了肛门HSIL(aHSIL)治疗与不治疗的主动监测,结果显示接受aHSIL治疗者发生肛门鳞状细胞癌(SCCA)的风险显著低于主动监测者。治疗组所观察到的获益幅度之大,导致该试验提前终止(基于伦理理由),并使得主动监测组中的受试者得以接受治疗

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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