3D生物打印肝脏模型指导辅助治疗预防肝癌复发

源站描述为一项II期、非随机、开放标签、单中心、前瞻性可行性研究,评估仿生3D生物打印技术在指导辅助治疗方案选择以预防肝细胞癌复发中的应用

The University of Hong KongThe University of Hong Kong
clinicaltrials
浏览 2
医学影像分类HCC - Hepatocellular Carcinoma
Treatment Selection by 3D Bioprinting Liver Model to Prevent Liver Cancer Recurrence

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-24

资源简介

3D生物打印肝脏模型指导辅助治疗预防肝癌复发

该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/肝癌分类,主题为HCC - Hepatocellular Carcinoma。源站描述为一项II期、非随机、开放标签、单中心、前瞻性可行性研究,评估仿生3D生物打印技术在指导辅助治疗方案选择以预防肝细胞癌复发中的应用。研究在手术中采集患者肝脏和肿瘤组织,构建患者特异性仿生肝脏模型Liver-in-Cube,用于测试和识别最有效的个体化辅助治疗。数据可用于探索个体化治疗选择与复发预防的相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:HCC - 肝细胞癌。本研究是一项可行性研究,针对肝切除或消融后肿瘤复发风险较高的肝细胞癌(HCC)患者,测试辅助治疗。通过在手术操作中采集患者个体的肝脏和肿瘤组织,将采用3D生物打印技术构建患者特异性仿生肝脏模型——'Liver-in-Cube',以测试并识别对个体患者最有效的辅助治疗,从而实现个体化治疗、改善治疗结果,进而降低HCC复发率。这是一项II期、非随机、开放标签、单中心、前瞻性可行性研究,旨在评估仿生3D生物打印技术在指导辅助治疗方案选择以预防肝细胞癌(HCC)复发中的应用。

【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/NCT07839767

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07839767

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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。本研究是一项可行性研究,旨在对肝切除或消融术后肿瘤复发风险较高的肝细胞癌(HCC)患者进行辅助治疗检测。通过在手术过程中采集患者个体的肝脏和肿瘤组织,将采用3D生物打印技术构建患者特异性的仿生肝脏模型——“Liver-in-Cube”,以检测并确定对个体患者最有效的辅助治疗,从而实现个性化治疗、改善治疗结局,进而降低HCC的复发率。这是一项II期、非随机、开放标签、单中心、前瞻性可行性研究,旨在评估仿生3D生物打印技术在指导辅助治疗方案选择、以预防肝细胞癌(HCC)根治性肝切除术后复发方面的应用。该研究将在玛丽医院开展,为期5年。共将招募20例拟接受肝切除或消融、且肿瘤复发风险较高的HCC患者。

患者将从门诊中筛选,并被询问是否愿意参与本研究。手术前将签署知情同意书。手术过程中将采集组织和血液等生物样本,用于构建Liver-in-Cube。患者出院后将接受标准术后护理,照常定期在门诊随访,并被转介至合作的肿瘤科医生处接受辅助治疗。术后1个月还将安排一次影像扫描作为标准程序,以确认术后疾病状态。Liver-in-Cube的结果将作为关于辅助治疗预防HCC复发的附加信息。患者将与肿瘤科医生讨论,并决定是否采用辅助治疗以预防HCC复发。在随访期间,还将在常规血液检查之外采集血液样本用于实验室分析。

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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