肝细胞癌合并食管静脉曲张患者的一级预防

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肝细胞癌合并食管静脉曲张患者的一级预防。源站描述指出,胃食管静脉曲张出血是肝硬化的重要并发症,再出血率和死亡率高,近20至30年虽医疗进步显著,但死亡率仍近20%至30%;肝细胞癌是亚洲常见恶性肿瘤,也是门静脉高压的特殊人群,意大利研究显示超过

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视频预测Bleeding Esophageal VaricesHepatocellular Carcinoma
Primary Prevention of Patients With Hepatocellular Carcinoma and Concomitant Esophageal Varices

基本信息

模态
视频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

肝细胞癌合并食管静脉曲张患者的一级预防

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦肝细胞癌合并食管静脉曲张患者的一级预防。源站描述指出,胃食管静脉曲张出血是肝硬化的重要并发症,再出血率和死亡率高,近20至30年虽医疗进步显著,但死亡率仍近20%至30%;肝细胞癌是亚洲常见恶性肿瘤,也是门静脉高压的特殊人群,意大利研究显示超过50%的肝细胞癌患者合并食管静脉曲张,肝细胞癌及癌性门静脉血栓均为胃食管出血的独立危险因素,出血后再出血率高达50%。数据可用于静脉曲张出血风险预测等相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:出血性食管静脉曲张、肝细胞癌。胃食管静脉曲张出血是肝硬化的重要并发症,再出血率和死亡率高。近20至30年,医学进步显著改善了静脉曲张出血的预后。然而,胃食管静脉曲张出血的死亡率仍接近20%至30%。肝细胞癌(HCC)是亚洲最常见的恶性肿瘤之一,也是门静脉高压的特殊人群。意大利的研究显示,超过50%确诊肝细胞癌的患者合并食管静脉曲张。肝细胞癌及其本身引起的门静脉血栓均为胃食管出血的独立危险因素。一旦出血,即使早期使用血管收缩剂和内镜治疗,再出血率仍高达50%,在肝硬化患者中通常为2倍。

【主题与分类】

主题标签:Bleeding Esophageal Varices、Hepatocellular Carcinoma。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01970748

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

条件:食管静脉曲张出血、肝细胞癌。胃食管静脉曲张出血是肝硬化的重要并发症,具有较高的再出血率和死亡率。近20至30年来,医学的进步显著改善了静脉曲张出血的预后。然而,胃食管静脉曲张出血的死亡率仍接近20%至30%。肝细胞癌(HCC)是亚洲最常见的恶性肿瘤之一,也是门静脉高压症中的特殊群体。意大利的研究显示,超过50%确诊为HCC的患者合并食管静脉曲张。HCC本身及其引起的门静脉血栓均为胃食管出血的独立危险因素。一旦发生出血,即使早期使用血管收缩剂和内镜治疗,再出血率仍高达50%,通常为肝硬化患者的2倍。根据2010年Baveno V建议,非选择性β受体阻滞剂(NSBB)或内镜下静脉曲张套扎术(EVL)是肝硬化患者首次静脉曲张出血一级预防的首选方案。

然而,由HCC或肝硬化引起的静脉曲张出血的危险因素不同,HCC患者的门静脉高压尤其高,并可能合并门静脉血栓形成。足以降低门静脉高压以预防静脉曲张出血的NSBB剂量尚不明确。在2010年的《Hepatology》杂志上,Lebrec声称,用于难治性腹水肝硬化患者的NSBB预后较差,主要死亡原因是HCC进展和脓毒症,尽管NSBB对HCC患者的影响尚不完全清楚,但这一问题提醒临床医生在这些患者中谨慎使用NSBB。由于NSBB可能产生不良反应,使用EVL预防HCC患者出血是否优于NSBB?这些需要进一步研究来阐明。因此,我们设计了本研究,以评估使用EVL或NSBB预防HCC合并食管静脉曲张患者首次出血的可行性和有效性。

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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