HPV-SAVE 研究团队:男男性行为人群 HPV 筛查与疫苗评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦男男性行为人群的 HPV 筛查与疫苗评估,涉及肛门上皮内瘤变、人乳头瘤病毒与肛门癌

基本信息
资源简介
HPV-SAVE 研究团队:男男性行为人群 HPV 筛查与疫苗评估
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦男男性行为人群的 HPV 筛查与疫苗评估,涉及肛门上皮内瘤变、人乳头瘤病毒与肛门癌。源站描述指出,自 1990 年代以来联合抗逆转录病毒治疗显著降低了 HIV 相关机会性感染与死亡率,但非 AIDS 定义恶性肿瘤在 HIV 感染者中仍高发,其中 HPV 相关癌症尤为突出,约 90% 的肛管鳞状细胞癌与 HPV 相关,且 cART 未能预防肛门癌前病变与癌症,cART 时代肛门鳞癌发病率仍在上升(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肛门上皮内瘤变、人乳头瘤病毒、肛门癌。自 20 世纪 90 年代以来,联合抗逆转录病毒治疗(cART)显著降低了 HIV 相关机会性感染和死亡率[1],并提高了 HIV 感染者的预期寿命[2]。虽然获得性免疫缺陷综合征(AIDS)定义恶性肿瘤有所下降[3,4],但非 AIDS 定义恶性肿瘤在 HIV 感染者中的发生率仍高于一般人群[4]。其中包括与 HPV 相关的癌症,HPV 导致了绝大多数宫颈癌(宫颈癌本身是一种明确的 AIDS 定义疾病),以及估计 90% 的肛管鳞状细胞癌(SCC)[5]。cART 不仅未能预防肛门癌前病变和癌症[4,6,7],而且在 cART 时代肛门 SCC 的发病率正在上升[6,8]。由于这种疾病负担不断增加,迫切需要
【主题与分类】
主题标签:Anal Dysplasia、Human Papillomavirus、Anal Cancer。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02503111
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02503111
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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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件:肛门发育不良、人乳头瘤病毒、肛门癌。自20世纪90年代以来,联合抗逆转录病毒治疗(cART)显著减少了HIV相关机会性感染和死亡率[1],并提高了HIV感染者的预期寿命[2]。尽管获得性免疫缺陷综合征(AIDS)定义性恶性肿瘤有所下降[3,4],但非AIDS定义性恶性肿瘤在HIV感染者中的发生率仍高于一般人群[4]。其中包括与HPV相关的癌症,HPV是绝大多数宫颈癌(本身是一种明确的AIDS定义性疾病)的致病因素,并且估计90%的肛管鳞状细胞癌(SCC)也与之相关[5]。cART不仅未能预防肛门癌前病变和癌症[4,6,7],而且在cART时代,肛门SCC的发病率正在上升[6,8]。由于疾病负担不断增加,迫切需要找到预防HIV感染者肛门SCC的有效方法。这包括筛查肛门癌前病变并对这些病变进行消融治疗。尽管肛门SCC在一般人群中较为罕见,发病率为每10万人中1例,但其发病率正在上升[9]。
在HIV阳性男性中,尤其是男男性行为者(MSM)中,其发生率显著较高,估计每10万人中有60至160例[4],且在cART使用增加的时代,没有证据表明其发生率有所减缓[10](见图1)。事实上,HIV感染的MSM中肛门癌的发生率与采用常规宫颈不典型增生筛查之前女性宫颈癌的发生率相当[11]。根据加拿大公共卫生署的数据,1972年宫颈癌的发生率为每10万人中18例,到2004年降至略低于每10万人中8例[12]。除了与HPV的病因学关联外,肛门癌与宫颈癌还有许多相似之处。两者均为发生在鳞柱交界处的鳞状细胞癌[13,14],且都可能起源于组织学相似的癌前病变[15,16]。据推测
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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