肝细胞癌经动脉栓塞治疗患者的肌肉脂肪变性相关数据集
摘要:营养状态的改变,尤其是 sarcopenia,已被广泛认为与肝硬化患者的不良预后相关,无论肝病病因如何。关于 myosteatosis(定义为病理性脂肪浸润至骨骼肌)的预测价值所知较少

基本信息
资源简介
肝细胞癌经动脉栓塞治疗患者的肌肉脂肪变性相关数据集
Dataset related to article "Myosteatosis Is Not Associated with Complications or Survival in HCC Patients Undergoing Trans Arterial Embolization"
该数据集为与文章《Myosteatosis Is Not Associated with Complications or Survival in HCC Patients Undergoing Trans Arterial Embolization》相关的原始数据,来源于 doi.org,由 Zenodo 发布。数据覆盖 2011 年 3 月 1 日至 2019 年 7 月 1 日期间接受首次 trans-arterial embolization(TAE)的 151 例不可切除 hepatocellular carcinoma(HCC)肝硬化患者,包含临床与生化数据,并采用 L3-SMI 方法评估 sarcopenia、使用 3。
【数据集背景】
源站首次发布:2023。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):本记录包含与文章《Myosteatosis Is Not Associated with Complications or Survival in HCC Patients Undergoing Trans Arterial Embolization》相关的原始数据。摘要:营养状态的改变,尤其是 sarcopenia,已被广泛认为与肝硬化患者的不良预后相关,无论肝病病因如何。关于 myosteatosis(定义为病理性脂肪浸润至骨骼肌)的预测价值所知较少。我们回顾性分析了一个由 151 例不可切除 hepatocellular carcinoma(HCC)肝硬化患者组成的队列,这些患者于 2011 年 3 月 1 日至 2019 年 7 月 1 日期间在我们机构接受了首次 trans-arterial embolization(TAE)。收集了临床和生化数据。Sarcopenia 使用 L3-SMI 方法评估,而 myosteatosis 使用专用分割套件(3D Slicer)评估,使用单个切片
【主题与分类】
主题标签:hepatocellular carcinoma、locoregional therapy、myosteatosis、sarcopenia、trans-arterial embolization。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10225845
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- OpenDataLab:
数据说明
本记录包含与文章《肌脂肪变性在接受经动脉栓塞治疗的HCC患者中与并发症或生存无关》相关的原始数据。摘要:营养状态改变,尤其是肌肉减少症,已被广泛认为与肝硬化患者的不良预后相关,无论肝病病因如何。关于肌脂肪变性(定义为病理性脂肪浸润至骨骼肌)的预测价值则知之甚少。我们回顾性分析了一个队列,共151例不可切除肝细胞癌(HCC)的肝硬化患者,这些患者于2011年3月1日至2019年7月1日期间在我院接受了首次经动脉栓塞(TAE)治疗。收集了临床和生化数据。肌肉减少症采用L3-SMI方法评估,而肌脂肪变性则使用专用分割套件(3D Slicer)评估,使用位于L3的轴平面单层切片并计算IMAC(肌内脂肪组织含量指数)。定义肌脂肪变性的性别特异性截断值为男性IMAC > −0.44,女性 > −0.31。
在我们的队列中,115例(76%)患者被纳入肌肉脂肪变性组;128例(85%)患者合并有肌肉减少症的诊断。与无肌肉脂肪变性的患者相比,肌肉脂肪变性患者年龄显著更大,BMI更高。此外,肌肉脂肪变性组中以男性及酒精性或代谢相关性肝硬化最为多见。肌肉脂肪变性与不同的HCC负荷、住院时间、并发症发生率及出院后30天内的再入院无关。总体生存率未受肌肉脂肪变性存在的影响。
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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