199例荷兰Birt-Hogg-Dubé综合征患者肾脏影像筛查依从性与结局

Birt-Hogg-Dubé综合征与肾细胞癌风险增加相关。推荐进行监测,但最佳影像学方法和筛查间隔仍有待确定。本研究的主要目的是评估肾细胞癌监测的结果,以深入了解对这些患者进行年度超声检查的安全性

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医学影像分类肾细胞癌肾脏影像筛查筛查依从性肿瘤监测荷兰患者队列
Renal imaging in 199 Dutch patients with Birt-Hogg-Dubé syndrome: screening compliance and outcome

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

199例荷兰Birt-Hogg-Dubé综合征患者肾脏影像筛查依从性与结局

Birt-Hogg-Dubé综合征与肾细胞癌风险增加相关。推荐进行监测,但最佳影像学方法和筛查间隔仍有待确定。本研究的主要目的是评估肾细胞癌监测的结果,以深入了解对这些患者进行年度超声检查的安全性

Renal imaging in 199 Dutch patients with Birt-Hogg-Dubé syndrome: screening compliance and outcome

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Birt-Hogg-Dubé综合征与肾细胞癌风险增加相关。推荐进行监测,但最佳影像学方法和筛查间隔仍有待确定。本研究的主要目的是评估肾细胞癌监测的结果,以深入了解对这些患者进行年度超声检查的安全性。通过医疗档案和问卷回顾性收集了199例Birt-Hogg-Dubé综合征患者的监测数据和医疗记录。这些患者在两家荷兰医院被诊断,数据收集截至2014年6月。172/199例患者(86%)进行了首次肾细胞癌筛查。121例患者有随访数据。每例患者的平均随访期为4.2年。在已知接受监测的患者中,83%至少每年筛查一次,94%至少每两年筛查一次。三十八例肾脏

【主题与分类】

主题标签:肾细胞癌、肾脏影像筛查、筛查依从性、肿瘤监测、荷兰患者队列。本站分类:肿瘤/肾癌。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A57efafa4e71cae8bce9d48c738a68f5b6c310c2162da4de9cf3f46320eb906de

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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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

Birt-Hogg-Dubé综合征与肾细胞癌风险增加相关。建议进行监测,但最佳影像学方法和筛查间隔仍有待确定。本研究的主要目的是评估肾细胞癌监测的结果,以深入了解对这些患者每年进行超声检查的安全性。我们通过医疗档案和问卷回顾性收集了199例Birt-Hogg-Dubé综合征患者的监测数据和医疗记录。这些患者在两家荷兰医院被诊断,数据收集截至2014年6月。172/199例患者(86%)接受了首次肾细胞癌筛查。121例患者有随访数据。每例患者的平均随访期为4.2年。在已知接受监测的患者中,83%至少每年筛查一次,94%至少每两年筛查一次。23例患者中发生了38例肾细胞癌。首例肿瘤诊断时的平均年龄为51岁。18个肿瘤经超声显示。9个小肿瘤(7-27 mm)在MRI或CT上可见,但超声未检出。

我们的数据表明,肾脏筛查的依从性相对较高。此外,超声可能是MRI的一种敏感、廉价且广泛可用的替代方法,或可替代BHD患者中用于检测临床相关肾肿瘤的部分MRI检查,但应仔细考虑其局限性。需要来自更大规模队列的数据来证实这些观察结果。

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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