墨西哥和波多黎各HIV感染者宫颈与肛门高级别鳞状上皮内病变筛查算法研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦墨西哥和波多黎各HIV感染者中肛门与宫颈HPV相关癌症及癌前病变的筛查

University of California, San FranciscoUniversity of California, San Francisco
clinicaltrials
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蛋白质分类AIDS-Related Anal CarcinomaAIDS-Related Cervical CarcinomaHIV Infection
Screening Algorithms for Cervical and Anal High-Grade Squamous Intraepithelial Lesions in People With HIV in Mexico and Puerto Rico

基本信息

模态
蛋白质
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-08

资源简介

墨西哥和波多黎各HIV感染者宫颈与肛门高级别鳞状上皮内病变筛查算法研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦墨西哥和波多黎各HIV感染者中肛门与宫颈HPV相关癌症及癌前病变的筛查。主要目标是评估结合即时HPV筛查与细胞学、E6/E7癌蛋白检测及S5甲基化等分流方案的最有效算法;探索性目标包括基于手机宫颈图像的人工智能算法灵敏度、特异度及预测值,以及HPV检测一致性。可用于优化HIV感染者肛门生殖器HPV相关病变的筛查策略研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:AIDS相关肛门癌、AIDS相关宫颈癌、高级别肛门上皮内瘤变、高级别宫颈上皮内瘤变、HIV感染。主要目标:I. 评估结合即时(POC)HPV筛查与多种分流替代方案(细胞学、E6和/或E7癌蛋白检测及S5甲基化)的最有效算法,以改进墨西哥和波多黎各HIV感染男性和女性中肛门生殖器HPV相关癌症和癌前病变的当前筛查方案。探索性目标:I. 评估基于手机宫颈图像的人工智能算法在墨西哥和波多黎各HIV感染女性中对宫颈癌和癌前病变的灵敏度、特异度以及阴性和阳性预测值。II. 评估宫颈阴道HPV一致性/符合度

【主题与分类】

主题标签:AIDS-Related Anal Carcinoma、AIDS-Related Cervical Carcinoma、HIV Infection。本站分类:肿瘤/宫颈癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05074264

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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

条件:艾滋病相关肛门癌、艾滋病相关宫颈癌、高度肛门上皮内瘤变、高度宫颈上皮内瘤变、HIV感染。主要目标:I. 评估结合即时检验(POC)HPV筛查与几种分诊替代方案的最有效算法:细胞学、E6和/或E7癌蛋白检测及S5甲基化,以改进当前在墨西哥和波多黎各的HIV感染男性和女性中检测肛门生殖器HPV相关癌症和癌前病变的筛查方案。探索性目标:I. 评估基于宫颈手机图像的人工智能算法在墨西哥和波多黎各HIV感染女性中检测宫颈癌和癌前病变的敏感性、特异性以及阴性和阳性预测值。II. 评估参与者采集的宫颈阴道样本与临床医生采集的宫颈样本之间的HPV一致性/符合度。概述:患者根据入组时的解剖结构接受标准医疗程序。

第一组(HIV感染女性(WLWH)):患者接受宫颈图像采集、3份宫颈拭子和3份肛门拭子采集,用于在90分钟内实时检测高危(hr)HPV。宫颈拭子hrHPV检测阳性的患者接受阴道镜检查和可见病变活检。宫颈拭子hrHPV检测阴性的患者可接受阴道镜检查。肛门拭子hrHPV检测阳性的患者在1个月内的后续就诊中接受高分辨率肛门镜检查。肛门拭子hrHPV检测阴性的患者可接受高分辨率肛门镜检查和可见病变活检,肛门细胞学检查为低度鳞状上皮内病变(LSIL)或更严重病变的患者在1个月内接受高分辨率肛门镜检查和活检。患者可能在第二次就诊时获得诊断和治疗。诊断为HSIL的患者可接受标准治疗(SOC)或在研究开放入组时参加其他研究。第二组(HIV感染男性(MLWH)):患者接受3份肛门拭子采集,用于实时检

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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