肝癌诊断与预后AI多模态模型
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦肝癌（含肝细胞癌与肝内胆管癌）的AI多模态研究。研究整合术前CT/MRI影像、临床实验室数据与影像报告文本，构建多模态融合诊断模型，用于无创、准确地区分肝脏病变良恶性及肝细胞癌与肝内胆管癌；同时构建预后预测模型，评估根治性手术后患者的无进展生存期
基本信息
资源简介
肝癌诊断与预后AI多模态模型
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦肝癌（含肝细胞癌与肝内胆管癌）的AI多模态研究。研究整合术前CT/MRI影像、临床实验室数据与影像报告文本，构建多模态融合诊断模型，用于无创、准确地区分肝脏病变良恶性及肝细胞癌与肝内胆管癌；同时构建预后预测模型，评估根治性手术后患者的无进展生存期与总生存期。这是一项多中心回顾性队列研究，预计样本量不少于600例，可用于肝癌亚型鉴别与术后生存预测的模型开发与验证（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：肝癌、肝细胞癌、肝内胆管癌（Icc）。本研究旨在开发一个综合的人工智能模型系统，整合术前多模态数据（CT/MRI影像、临床实验室数据和放射学报告文本），以实现两个核心目标。第一，开发一个多模态融合诊断模型，用于无创且准确地术前区分肝癌亚型，包括区分良性与恶性病变，以及区分肝细胞癌与肝内胆管癌。第二，开发一个预后预测模型，用于确诊肝癌并接受根治性手术的患者，以评估术后无进展生存期和总生存期。这是一项多中心回顾性队列研究，预计样本量≥600例患者。模型性能将
【主题与分类】
主题标签：Liver Cancer、Hepatocellular Carcinoma、Intrahepatic Cholangiocarcinoma (Icc)。本站分类：肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07658586
下载信息
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07658586
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- OpenDataLab:
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
疾病：肝癌、肝细胞癌、肝内胆管癌（ICC）。本研究旨在开发一个综合人工智能模型系统，整合术前多模态数据（CT/MRI影像、临床实验室数据和放射学报告文本），以实现两个核心目标。第一，开发一个多模态融合诊断模型，用于无创且准确地术前鉴别肝癌亚型，包括区分良性与恶性病变，以及鉴别肝细胞癌与肝内胆管癌。第二，开发一个预后预测模型，用于接受根治性手术的确诊肝癌患者，以评估术后无进展生存期和总生存期。这是一项多中心回顾性队列研究，预计样本量≥600例患者。模型性能将使用AUC、准确率、敏感性、特异性、C指数和校准曲线进行评估。将根据患者是否接受新辅助治疗进行亚组分析。
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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