HistoSonics Edison 系统治疗肝肿瘤多学科用户真实世界评估(BOOMBOX 主研究)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 BOOMBOX 主研究,属观察性、单臂、非随机、前瞻性研究,覆盖原发性肝癌、继发性肝癌、肝脏肿瘤及良性肝肿瘤等病种

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Real-world Evaluation of the HistoSonics Edison System for Treatment of Liver Tumors Across Multidisciplinary Users (BOOMBOX: Master Study)

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

HistoSonics Edison 系统治疗肝肿瘤多学科用户真实世界评估(BOOMBOX 主研究)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为 BOOMBOX 主研究,属观察性、单臂、非随机、前瞻性研究,覆盖原发性肝癌、继发性肝癌、肝脏肿瘤及良性肝肿瘤等病种。研究在组织碎解治疗后 36 小时内通过影像评估治疗是否成功,并按各站点标准临床随访持续收集不良事件数据,最长可达 5 年或至子研究随访结束。该主方案不限定 HistoSonics Edison 系统的具体临床用途或疾病状态,而是统一入组患者并采集该系统在真实世界标准诊疗中的使用数据,可用于肝肿瘤治疗的真实世界评估与预后预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:肝脏肿瘤、原发性肝癌、继发性肝癌、肝脏肿瘤、良性肝肿瘤。BOOMBOX 主研究是一项观察性、单臂、非随机、前瞻性主研究。在对肝脏肿瘤进行组织碎解治疗后,受试者将在组织碎解治疗程序后 ≤36 小时内接受影像检查,以确定组织碎解是否成功。随后受试者将按各站点确定的标准临床随访进行随访,并定期审查不良事件数据,最长持续 5 年或直至其在子研究中的随访完成,以较长者为准。作为一项观察性研究,主方案不将 HistoSonics Edison 系统的使用导向任何特定临床意图或任何特定疾病状态。相反,它将统一入组患者,并采集关于 HistoSonics Edison 系统使用的真实世界标准诊疗数据,作为

【主题与分类】

主题标签:Liver Neoplasms、Primary Liver Cancer、Secondary Liver Cancer、Tumor Liver、Benign Liver Tumor。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06486454

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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

疾病:肝脏肿瘤、原发性肝癌、继发性肝癌、肝脏肿瘤、良性肝脏肿瘤。BOOMBOX:主研究是一项观察性、单臂、非随机、前瞻性主研究。在对肝脏肿瘤进行组织碎化术治疗后,受试者将在组织碎化术治疗程序后≤36小时内接受影像学检查,以确定组织碎化术是否成功。随后,受试者将按照各中心确定的标准临床随访进行随访,并定期审查不良事件数据,持续长达5年或直至其在子研究中的随访完成,以较长者为准。作为一项观察性研究,主方案不将HistoSonics Edison系统的使用导向任何特定临床意图或任何特定疾病状态。相反,它将统一入组患者,并按照治疗医生对所有接受组织碎化术治疗、符合研究标准并同意参与研究的受试者的实际实施情况,采集关于HistoSonics Edison系统使用的真实世界标准诊疗数据。

主方案下的子研究将针对特定人群和/或临床问题,采用更严格的入组标准、标准化检测标准和/或随访计划进行调查。任何已加入主研究的受试者,若同时符合子研究的条件,可在参与主研究的同时加入子研究。

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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