超声与MRI成像预防肝癌死亡

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肝硬化高危人群的肝细胞癌(HCC)筛查。研究设计为随机对照试验,比较每6个月超声(US)+血清甲胎蛋白(AFP)这一现行标准方案与每6个月简化MRI(aMRI)+AFP方案

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clinicaltrials
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医学影像预测Carcinoma, HepatocellularCirrhosis
Preventing Liver Cancer Mortality Through Imaging With Ultrasound vs. MRI

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

超声与MRI成像预防肝癌死亡

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦肝硬化高危人群的肝细胞癌(HCC)筛查。研究设计为随机对照试验,比较每6个月超声(US)+血清甲胎蛋白(AFP)这一现行标准方案与每6个月简化MRI(aMRI)+AFP方案。纳入18-75岁、任何病因肝硬化且估计年HCC风险>2.5%的患者,排除既往HCC、Child C肝硬化、MELD>20、已列入肝移植、MRI禁忌及CirCom评分3等。研究计划在47个VA医疗中心招募,可用于评估不同影像筛查策略对肝癌死亡率的影响(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肝细胞癌、肝硬化。研究设计。研究者拟开展一项随机对照试验,在肝细胞癌(HCC)高风险(估计年HCC风险>2.5%)的肝硬化患者中,比较每6个月超声(US)+血清甲胎蛋白(AFP)筛查(当前标准治疗)与每6个月简化MRI(aMRI)+AFP筛查。研究人群。年龄18-75岁、任何病因的肝硬化(标准组织学、影像学或临床标准)且估计年HCC风险>2.5%的患者。排除标准:既往HCC;Child C肝硬化(CTP评分10);MELD评分>20;已列入肝移植;MRI禁忌;由肝硬化特异性合并症指数(CirCom)评分3定义的预期寿命有限的合并症。研究地点。47个VA医疗中心将平均招募100名患

【主题与分类】

主题标签:Carcinoma, Hepatocellular、Cirrhosis。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05486572

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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

条件:肝细胞癌、肝硬化。研究设计。研究者拟开展一项随机对照试验,比较每6个月超声(US)+血清甲胎蛋白(AFP)筛查肝细胞癌(HCC)(当前标准治疗)与每6个月简化MRI(aMRI)+AFP筛查,在HCC高风险(估计年HCC风险>2.5%)的肝硬化患者中进行。研究人群。年龄18-75岁、任何病因的肝硬化患者(符合标准组织学、影像学或临床标准),估计年HCC风险>2.5%。排除标准:既往HCC;Child C级肝硬化(CTP评分10);MELD评分>20;已列入肝移植名单;MRI禁忌证;由肝硬化特异性合并症指数(CirCom)评分3定义的预期寿命有限的合并症。研究地点。47个VA医疗中心将在3年内平均每站点招募100名患者。

这些已确定的招募中心拥有足够数量的符合筛查条件的肝硬化患者、具备资质且可作为当地中心研究者(LSI)的肝病科和放射科医生、充足的MRI和US检查能力,并可接入多学科肝脏肿瘤委员会(MLTB)。目标样本量。每组N=2350,总N=4700。随机化。随机化方案将采用可变区组大小的随机排列,并按医疗中心和MELD评分进行分层。干预。参与者将按1:1比例随机分配至两个筛查组之一:a. 每6个月进行腹部aMRI+血清AFP,或b. 自招募之时起至研究第8年结束,每6个月进行腹部US+血清AFP。aMRI方案将仅包括利用细胞外钆基对比剂的T1加权平扫和动态对比增强图像。aMRI仅需约15分钟即可完成。入组将在第1-3年进行,按方案进行的筛查将持续至第8年,死亡率随访也将持续至第8年。分析和发表将

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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