在亚洲肝癌高危人群中联合超声使用性别、年龄、AFP与PIVKA-II(GAAD评分)进行监测以早期发现肝癌的诊断效用研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/肝癌领域,是一项前瞻性、非随机、开放标签的干预性诊断效用研究

基本信息
资源简介
在亚洲肝癌高危人群中联合超声使用性别、年龄、AFP与PIVKA-II(GAAD评分)进行监测以早期发现肝癌的诊断效用研究
该数据集来自clinicaltrials.gov,属于肿瘤/肝癌领域,是一项前瞻性、非随机、开放标签的干预性诊断效用研究。研究对象为肝硬化、慢性乙型肝炎、慢性丙型肝炎及肝细胞癌患者,入组后随访2年,每6个月按国家指南和常规临床实践进行监测访视,通过常规抽血评估生物标志物,无需额外采血。基线及每次随访评估年龄、性别、身高、体重、血小板、肝肾功能、PT、病毒感染、肝纤维化标志物、Fib4、BMI、Child-Pugh评分、AFP、PIVKA-II等参数,可用于评估GAAD评分联合超声在高危人群中早期发现肝癌的效用(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:肝硬化、慢性乙型肝炎、慢性丙型肝炎、肝细胞癌。这是一项前瞻性、非随机、开放标签、干预性诊断效用研究。研究流程:入组后,患者将随访2年。监测访视将根据国家指南和常规临床实践每6个月进行一次。生物标志物将使用每次监测访视时进行的常规抽血进行评估。因此,根据研究方案,无需额外抽血。血液采集将按照当地标准程序进行。将在基线和每次随访时评估以下参数。 特征(年龄、性别、身高、体重) 血液检测结果(血小板、肝肾功能、PT、病毒感染、肝纤维化标志物) Fib4 BMI Child-Pugh评分 AFP、PIVKA
【主题与分类】
主题标签:Liver Cirrhosis、Hepatitis B, Chronic、Hepatitis C, Chronic、Carcinoma, Hepatocellular。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07298577
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07298577
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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
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:肝硬化、慢性乙型肝炎、慢性丙型肝炎、肝细胞癌。这是一项前瞻性、非随机、开放标签、干预性诊断效用研究。研究程序:入组后,患者将接受为期2年的随访。根据国家指南和常规临床实践,监测访视将每6个月进行一次。生物标志物将通过每次监测访视时进行的常规抽血进行评估。因此,根据研究方案,无需额外抽血。血液采集将按照当地标准程序进行。以下参数将在基线和每次随访时进行评估。
- 特征(年龄、性别、身高、体重)
- 血液检测结果(血小板、肝肾功能、凝血酶原时间、病毒感染、肝纤维化标志物)
- Fib4
- 体重指数
- Child-Pugh评分
- 甲胎蛋白、异常凝血酶原、GAAD
- 超声:肝脏评估,包括现有肝脂肪变性及其程度(如可获得)(根据当地临床实践和采用的指南)
- 糖尿病类型(ICD-10)
- 血脂异常状况
- 高血压诊断
- 中心性肥胖状况(定义为腰围女性超过80厘米,男性超过90厘米)
Elecsys®甲胎蛋白和Elecsys®异常凝血酶原将使用Elecsys分析仪进行测量,每个病例的GAAD评分将使用自动计算流程navifyTM Algo Suite计算。 - Elecsys®甲胎蛋白和Elecsys®异常凝血酶原将根据研究者判断和/或当地临床实践独立于GAAD进行检测和解读。
- GAAD - 使用navify AlgoSuite计算
若生物标志物/评分或影像学呈阳性,结果患者将进一步进行诊断性检查(召回程序),如下所述,采用多期对比增强CT或MRI。
由于其性能更优,MRI是首选检查方式,但也可选择CT作为替代。召回流程对于MRI/CT,必须按照当地现行临床实践和指南要求,依次应用以下方案,以实现最佳诊断效能。
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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