不可手术恶性胆道狭窄的腔内射频消融
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为不可手术恶性胆道狭窄的腔内射频消融,涉及肝癌、胆管癌和胰腺癌。研究使用 HabibTM EndoHPB 双极导管,经 ERCP 途径对 20 例不可手术患者实施腔内射频消融,在置入支架前用射频能量加热胆管组织,使周围组织凝固,以期延缓肿瘤生长

基本信息
资源简介
不可手术恶性胆道狭窄的腔内射频消融
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为不可手术恶性胆道狭窄的腔内射频消融,涉及肝癌、胆管癌和胰腺癌。研究使用 HabibTM EndoHPB 双极导管,经 ERCP 途径对 20 例不可手术患者实施腔内射频消融,在置入支架前用射频能量加热胆管组织,使周围组织凝固,以期延缓肿瘤生长并延长支架通畅时间。数据可用于评估该治疗方式的可行性、安全性及对肿瘤生长和支架通畅时间的影响(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肝癌、胆管癌、胰腺癌。用于胆管内射频消融(RFA)治疗的HabibTM EndoHPB(EMcision Ltd.,英国)导管是一种内镜下双极导管,设计用于消融管腔结构内恶性肿瘤组织。HabibTM EndoHPB已获得美国食品药品监督管理局(FDA)和欧洲合格认证对此类适应症的批准。该产品还于2016年获得卫生福利部批准。在本研究中,研究者将对20例无法手术的恶性胆道狭窄患者进行腔内RFA治疗。HabibTM EndoHPB将通过内镜逆行胰胆管造影(ERCP)途径置入。通过在置入支架前使用射频能量加热胆管组织,周围组织发生凝固,这可能延缓肿瘤生长及支架管腔闭塞的时间。若参与者在随访期间发生支架闭塞,将重新评估参与者并进行检查以确定支架闭塞的原因以及是否适合重复RFA治疗。研究目标是检测与文献中记录的接受姑息治疗的患者相比,接受治疗的患者在生存率和安全性方面的改善。
【主题与分类】
主题标签:Liver Cancer、Bile Duct Cancer、Pancreatic Cancer。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02841800
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/NCT02841800
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
疾病:肝癌、胆管癌、胰腺癌。用于胆管内射频消融(RFA)治疗的HabibTM EndoHPB(EMcision Ltd.,英国)导管是一种内镜下双极导管,设计用于消融管腔结构内恶性肿瘤组织。HabibTM EndoHPB已获得美国食品药品监督管理局(FDA)和欧洲合格认证,适用于此类适应症。该导管还于2016年获得厚生省批准。在本研究中,研究者将对20名无法手术的恶性胆道狭窄患者进行腔内RFA治疗。HabibTM EndoHPB将通过内镜逆行胰胆管造影(ERCP)途径置入。通过在置入支架前使用射频能量加热胆管内的组织,周围组织发生凝固,这可能延缓肿瘤生长以及支架管腔闭塞的时间。如果参与者在随访期间发生支架闭塞,将重新评估参与者,并使用检查来确定支架闭塞的原因以及是否适合重复RFA治疗。
目的是检测与文献中记录的接受姑息治疗的患者相比,接受治疗的患者在生存率和安全性方面的改善。
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。




