Atezolizumab联合Bevacizumab治疗肝细胞癌的食管静脉曲张预防研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦接受atezolizumab-bevacizumab治疗的肝细胞癌患者中食管和/或胃静脉曲张的进展与出血风险

基本信息
资源简介
Atezolizumab联合Bevacizumab治疗肝细胞癌的食管静脉曲张预防研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦接受atezolizumab-bevacizumab治疗的肝细胞癌患者中食管和/或胃静脉曲张的进展与出血风险。研究通过3、6、9、12个月的内镜 examination 评估无出血征象的食管静脉曲张进展,并探讨缩短内镜随访间隔及对无出血征象的小静脉曲张行套扎术的预防效果,可用于静脉曲张出血风险预测与随访策略评估(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):状况:食管和/或胃静脉曲张、肝细胞癌(HCC)。这项前瞻性队列研究旨在评估接受atezolizumab-bevacizumab治疗的患者中食管胃静脉曲张的进展。评估对无危险征象的小食管静脉曲张进行一级预防以及缩短内镜随访时间间隔以降低静脉曲张出血风险的疗效。研究人员将在3、6、9和12个月时通过内镜检查评估接受atezolizumab-bevacizumab治疗的无出血征象的食管静脉曲张(EVs)患者的食管静脉曲张进展。评估缩短内镜随访间隔对降低接受atezolizumab-bevacizumab治疗患者静脉曲张出血风险的效果。研究人员还将评估静脉曲张套扎术对无出血征象的小静脉曲张的疗效。
【主题与分类】
主题标签:Esophageal and/or Gastric Varices、Hepatocellular Carcinoma (HCC)。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06961526
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06961526
标准获取流程:
- 访问源站链接,注册/登录账号;
- 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
- 部分平台提供 SDK,例如:
- 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
条件:食管和/或胃静脉曲张、肝细胞癌(HCC)。本前瞻性队列研究旨在评估接受阿替利珠单抗-贝伐珠单抗治疗的患者食管胃静脉曲张的进展。评估对无危险征象的小食管静脉曲张进行一级预防以及缩短内镜随访时间间隔以降低静脉曲张出血风险的疗效。研究人员将通过内镜检查评估接受阿替利珠单抗-贝伐珠单抗治疗的无出血征象患者食管静脉曲张(EVs)在3、6、9和12个月时的进展情况。评估缩短内镜随访间隔对降低接受阿替利珠单抗-贝伐珠单抗治疗患者静脉曲张出血风险的效果。研究人员还将评估在开始阿替利珠单抗-贝伐珠单抗治疗前对无出血征象的小静脉曲张进行静脉曲张套扎术以减缓EVs进展的疗效。
参与者将接受病史采集、临床检查、实验室检查、腹部三相增强CT或MRI(用于评估肿瘤部位、大小和数量)、腹部超声检查以及上消化道内镜检查(在开始全身治疗前6个月内进行,并在3、6、9和12个月后随访复查)。
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。
数据缺失?
依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。




