妇科癌症盆腔手术女性纵向评估数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦因妇科恶性肿瘤接受盆腔脏器切除术的女性人群,覆盖宫颈癌、子宫内膜癌、阴道癌、外阴癌及女性生殖系统恶性肿瘤

M.D. Anderson Cancer CenterM.D. Anderson Cancer Center
clinicaltrials
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医学影像预测Cervical CarcinomaEndometrial CarcinomaVaginal CarcinomaVulvar Carcinoma
Longitudinal Evaluation of Women Undergoing Pelvic Surgery for the Treatment of Gynecologic 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

妇科癌症盆腔手术女性纵向评估数据集

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦因妇科恶性肿瘤接受盆腔脏器切除术的女性人群,覆盖宫颈癌、子宫内膜癌、阴道癌、外阴癌及女性生殖系统恶性肿瘤。数据可用于分析术后并发症类型及其与阴道、膀胱重建方式的差异,评估组织学、肿瘤大小、切缘距离等病理复发预测因素,并纵向追踪生活质量、性功能与症状变化,以及白蛋白、电解质、体重指数等术前因素的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:宫颈癌、子宫内膜癌、女性生殖系统恶性肿瘤、阴道癌、外阴癌。主要目标:I. 确定在德克萨斯大学(UT)MD Anderson 癌症中心接受盆腔脏器切除术的女性所经历的并发症类型。II. 确定在 UT MD Anderson 癌症中心接受盆腔脏器切除术的女性所经历的并发症数量是否因阴道和膀胱重建类型而异。次要目标:I. 评估复发的病理预测因素,包括组织学、肿瘤大小和最近切缘距离。II. 纵向评估因妇科恶性肿瘤接受盆腔脏器切除术的女性的生活质量、性功能和症状。III. 评估某些术前因素(白蛋白、电解质水平、体重指数

【主题与分类】

主题标签:Cervical Carcinoma、Endometrial Carcinoma、Vaginal Carcinoma、Vulvar Carcinoma。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00791635

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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

研究条件:宫颈癌、子宫内膜癌、女性生殖系统恶性肿瘤、阴道癌、外阴癌。主要目标:I. 确定在德克萨斯大学(UT)MD安德森癌症中心接受盆腔廓清术的女性所经历的并发症类型。II. 确定在UT MD安德森癌症中心接受盆腔廓清术的女性所经历的并发症数量是否因阴道和膀胱重建类型而异。次要目标:I. 评估复发的病理预测因素,包括组织学、肿瘤大小和最近切缘距离。II. 纵向评估因妇科恶性肿瘤接受盆腔廓清术的女性的生活质量、性功能和症状。III. 评估某些术前因素(白蛋白、电解质水平、体重指数)对术后并发症发生的影响。IV. 确定术前正电子发射断层扫描(PET)/计算机断层扫描(CT)是否与手术时的病理发现相关。V.

计算接受盆腔廓清术患者的复发时间、总生存期和无病生存期,并与关键的人口学、临床和病理因素进行相关性分析。大纲:回顾性部分:接受过盆腔廓清术的患者完成一套生活质量(QOL)问卷。前瞻性部分:接受盆腔廓清术的患者在术前2周内,以及术后4-12周、6个月、1年、2年、3年、4年、5年和10年时,用20-40分钟完成关于感受、能力、抑郁、应对、社会支持、性功能和身体意象的问卷。宫颈癌患者可能在每次随访时完成1份额外问卷。接受手术的患者在前2年每3个月随访一次,之后3年每6个月随访一次。

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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