超声引导下盆腔肿物 Tru-Cut 活检

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05610501

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
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数据说明

疾病：盆腔癌、卵巢癌、宫颈癌、子宫癌、子宫内膜癌、卵巢肿瘤、卵巢癌、子宫肉瘤。卵巢癌被认为是女性第四大致命肿瘤，在所有妇科恶性肿瘤中死亡率最高。多数女性直到晚期才被诊断出该病[1]。此外，盆腔尤其是卵巢，也是继发性转移的常见部位。在4%的卵巢肿块中，可发现来自其他原发肿瘤的转移[2]。对于原发性卵巢癌，患者可能受益于初次减瘤手术或新辅助治疗，具体取决于肿瘤分期和患者的合并症[5]。复发性疾病的治疗可能包括手术、放疗或全身治疗，具体取决于原发肿瘤的组织学、复发范围、既往治疗和无病间期[6-8]。对于超声特征提示转移性疾病的盆腔肿块，其管理将依据原发肿瘤的来源进行[9,10]。因此，组织学诊断对于选择最佳治疗策略至关重要。

通过诊断性腹腔镜或探查性开腹手术进行组织取样需要全身麻醉和住院，导致费用较高并可能带来手术并发症。此外，诊断性腹腔镜与穿刺孔转移风险相关，在子宫内膜癌和宫颈癌中为0.3-0.4%[11]，在晚期卵巢癌中甚至高达17-49%[12,13]。用于诊断的微创操作包括细针穿刺和粗针活检。细针穿刺所获组织的数量和完整性有限，仅能进行细胞学评估[14]。与细针活检相比，粗针活检具有更高的特异性，并且能够进行包括免疫组化在内的组织学检查[15,16]。粗针活检可在不同影像学方式的引导下进行，包括超声、计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）。然而，经皮CT引导下深部盆腔肿块的活检具有挑战

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。