DREAM:面向肺局限性恶性肿瘤的双肺移植登记研究

DREAM 是一个面向肺局限性恶性肿瘤的双肺移植登记研究,来源站为 clinicaltrials.gov,本站分类为肿瘤/肺癌

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clinicaltrials
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表格预测Lung CancerBilateral CancerLung Transplant
DREAM: Double Lung Transplant REgistry Aimed for Lung-limited Malignancies

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-10

资源简介

DREAM:面向肺局限性恶性肿瘤的双肺移植登记研究

DREAM 是一个面向肺局限性恶性肿瘤的双肺移植登记研究,来源站为 clinicaltrials.gov,本站分类为肿瘤/肺癌。该数据集覆盖肺癌、双侧癌症与肺移植相关主题,涉及自1963年首次为晚期肺癌患者实施人体肺移植以来的临床背景,以及针对无肺外转移的难治性肺局限性恶性肿瘤开展肺移植的实践。数据可用于研究移植后肿瘤复发风险、生存情况,以及肺局限性转移(如肉瘤治疗成功后)患者的未满足需求,支持相关预测与临床决策分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:肺癌、双侧癌症、肺移植。自1963年首次对一名晚期肺癌患者实施人体肺移植以来[1],肺移植已成为治疗多种终末期肺部疾病患者的成熟手段。尽管肺移植仍在用于治疗无肺外疾病的难治性肺局限性恶性肿瘤[2-6],但考虑到移植后肿瘤复发的风险以及相比慢性终末期肺病患者可能降低的生存率,癌症相关移植占所有此类手术的比例不足0.5%(www.srtr.org)。肺移植的需求不仅限于原发性肺癌患者。对于原发性肿瘤(如肉瘤)成功治疗后出现肺局限性转移的患者,仍存在未满足的需求。

【主题与分类】

主题标签:Lung Cancer、Bilateral Cancer、Lung Transplant。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05671887

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05671887

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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

疾病:肺癌、双侧癌、肺移植。自1963年首次对晚期肺癌患者实施人肺移植以来[1],肺移植已成为治疗多种终末期肺部疾病患者的一种成熟方法。尽管肺移植继续用于无肺外疾病的难治性肺局限性恶性肿瘤[2-6],但考虑到移植后肿瘤复发的风险以及相较于慢性终末期肺病患者可能降低的生存率,因癌症而进行的移植占所有此类手术的不到0.5%(www.srtr.org)。肺移植的需求不仅限于原发性肺癌患者。对于原发性肿瘤如肉瘤或结直肠癌(CRC)成功治疗后出现肺局限性转移的患者,仍存在未满足的需求。事实上,对于标准治疗难治的仅肺转移,肺移植的成功报告已被证实[3],并由国际专家在高度选择的患者中提出[6]。

实体器官移植用于原发性和转移性癌症已在肝移植中得到证实[7, 8]。尽管不常实施,但对于难治性肺癌或合并呼吸衰竭的患者,肺移植可能是唯一的治疗选择。在一些既往报告中,因肺癌接受双肺移植(DLT)的患者的5年总生存率为39-57%[2, 9],而非恶性疾病患者为50-59%[10, 11]。事实上,正如国际肺移植学会(ISHLT)所显示的那样,因癌症而进行的肺移植一直在稳步增加[4-6]。然而,所报告的病例在手术技术、患者选择和术后管理方面存在异质性。这项前瞻性观察性注册研究旨在更好地了解接受双肺移植患者的长期结局

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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