CCC与转移性肝癌放射栓塞治疗简化研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于胆管癌(CCC)与转移性肝癌的经动脉放射栓塞(TARE)治疗。数据涉及转移性结直肠癌(mCRC)、转移性肝癌和胆管癌等病症,包含放射性微球尺寸、肝窦直径、肿瘤血管异常扩张及微球可能进入肺循环导致放射性肺炎等关键信息

Seoul National University HospitalSeoul National University Hospital
clinicaltrials
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医学影像预测Metastatic Colorectal Carcinoma (mCRC)Metastatic Liver CancerCholangiocarcinoma
Streamlining Radioembolization for CCC and Metastatic Liver Cancer

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

CCC与转移性肝癌放射栓塞治疗简化研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于胆管癌(CCC)与转移性肝癌的经动脉放射栓塞(TARE)治疗。数据涉及转移性结直肠癌(mCRC)、转移性肝癌和胆管癌等病症,包含放射性微球尺寸、肝窦直径、肿瘤血管异常扩张及微球可能进入肺循环导致放射性肺炎等关键信息。术前评估包括血管造影和核医学成像,分别用于确定治疗血管数量与靶区、评估肺分流分数。该数据可用于分析TARE治疗的安全性、术前评估流程及并发症风险预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:转移性结直肠癌(mCRC)、转移性肝癌、胆管癌。TARE(经动脉放射栓塞)中使用的放射性微球非常小,尺寸约为20-60微米。由于肝窦直径小于15微米,微球无法通过正常肝实质。然而,肿瘤含有异常扩张的肿瘤血管,使微球能够穿过肿瘤并可能流入肝静脉。如果大量微球到达肺部,可能导致放射性肺炎,甚至可能致死。术前评估包括血管造影和核医学成像。血管造影确定需要治疗的血管数量和靶区,而核医学成像用于评估肺分流分数。因此,术前评估

【主题与分类】

主题标签:Metastatic Colorectal Carcinoma (mCRC)、Metastatic Liver Cancer、Cholangiocarcinoma。本站分类:肿瘤/肝癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07043387

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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:转移性结直肠癌(mCRC)、转移性肝癌、胆管癌。TARE(经动脉放射栓塞)中使用的放射性微球非常小,直径约为20-60微米。由于肝窦直径小于15微米,微球无法通过正常肝实质。然而,肿瘤内含有异常扩张的肿瘤血管,使得微球能够穿过肿瘤并可能流入肝静脉。若大量微球到达肺部,可导致放射性肺炎,甚至可能致死。术前评估包括血管造影和核医学成像。血管造影确定需治疗的血管数量及目标区域,而核医学成像用于评估肺分流分数。因此,首先进行术前评估:实施血管造影,向肝动脉注入大颗粒聚合白蛋白(MAA),并进行闪烁扫描和SPECT/CT以评估肺分流。若肺分流分数超过20%,则TARE不可行。

如果分流在10-20%之间,TARE的可行性取决于肿瘤大小。通常,TARE在术前评估后1-2周进行。提示高肺分流分数的发现包括大肿瘤、肝静脉侵犯、TIPS(经颈静脉肝内门体分流术)以及畸形瘤内血管。畸形瘤内血管在转移性肝癌和肝内胆管癌中非常罕见。由于两者均为腺癌,其肿瘤血管通常比肝细胞癌少,因此肺分流分数较低。根据首尔国立大学医院过去10年的经验,大小小于7厘米、无肝静脉侵犯或畸形瘤内血管的mCRC和胆管癌,几乎总是显示肺分流分数低于5%。此外,当肿瘤小于7厘米时,治疗区域小,所需放射活性也较少。

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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