真实世界洞察:HCC 系统治疗单中心研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项在 Mansoura University Hospitals 热带医学部开展的回顾性队列研究,聚焦 2022 年 6 月至 2024 年 11 月接受系统治疗的晚期肝细胞癌(HCC)患者

Mansoura UniversityMansoura University
clinicaltrials
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医学影像预测HCC - Hepatocellular Carcinoma
Real-world Insight Into Systemic Therapies for HCC: Single-center Study

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

真实世界洞察:HCC 系统治疗单中心研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项在 Mansoura University Hospitals 热带医学部开展的回顾性队列研究,聚焦 2022 年 6 月至 2024 年 11 月接受系统治疗的晚期肝细胞癌(HCC)患者。纳入标准涵盖 Child-Pugh A 级肝功能、ECOG 0-1、BCLC C 期或特定 B 期,以及 TACE 后进展等情况,并涉及血液学、肝肾功能和食管静脉曲张等实验室与临床条件。数据可用于分析真实世界中 HCC 系统治疗的适用人群特征与治疗模式(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:HCC - 肝细胞癌。这项回顾性队列研究将在 Mansoura University Hospitals 热带医学部开展,招募 2022 年 6 月至 2024 年 11 月期间接受系统治疗的晚期肝细胞癌(HCC)患者。符合条件的参与者将包括 Child-Pugh A 级肝功能、ECOG 体能状态 0-1、巴塞罗那临床肝癌(BCLC)C 期,或 B 期伴弥漫性、浸润性或广泛双叶受累,或经动脉化疗栓塞(TACE)后进展者。还将要求额外的实验室和临床标准,如足够的血细胞计数、肝肾功能,以及无大型或高风险食管静脉曲张。Child-Pugh B 或 C 级、早期或终末期疾病,或存在系统治疗禁忌症(如活动性感染)的患者

【主题与分类】

主题标签:HCC - Hepatocellular Carcinoma。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07814014

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    • 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。

数据说明

条件:HCC——肝细胞癌。本回顾性队列研究将在曼苏拉大学医院热带医学系开展,招募2022年6月至2024年11月期间接受全身治疗的晚期肝细胞癌(HCC)患者。符合条件的参与者将包括肝功能为Child-Pugh A级、ECOG体能状态评分为0-1分、巴塞罗那临床肝癌(BCLC)分期为C期,或B期伴弥漫性、浸润性或广泛双叶受累,或经动脉化疗栓塞(TACE)后进展的患者。还需满足其他实验室和临床标准,如血细胞计数、肝肾功能充分,以及无大型或高风险食管静脉曲张。Child-Pugh B级或C级、早期或终末期疾病,或存在全身治疗禁忌证(如活动性感染、自身免疫性疾病或严重合并症)的患者将被排除。

在操作层面,所有患者都将接受全面的病史采集、体格检查、影像学检查(超声、三期CT或MRI)以及实验室检测,包括肝功能、肾功能、病毒学标志物和肿瘤生物标志物如甲胎蛋白(AFP)。随访评估将每三个月进行一次,包括体格检查、影像学检查和实验室检测,以监测疾病进展和治疗结果。数据将使用SPSS 25版系统收集和分析,定性变量以频数和百分比表示,定量数据先评估正态性再据此描述。将应用卡方检验和相关性分析等统计检验来评估关联性,最终目的是估计该患者人群的无进展生存期和总生存期。

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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