基于非侵入性代谢组学特征的结直肠癌早期诊断

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕基于非侵入性代谢组学特征的结直肠癌早期诊断,覆盖结直肠癌、结直肠腺瘤、结直肠息肉及健康人群

Institut Investigacio Sanitaria Pere VirgiliInstitut Investigacio Sanitaria Pere Virgili
clinicaltrials
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其他分类Colorectal CancerColorectal AdenomaColorectal PolypHealthy
Early Diagnosis of Colorectal Cancer Based on a Non-invasive Metabolomics Profile

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

基于非侵入性代谢组学特征的结直肠癌早期诊断

该数据集来自 clinicaltrials.gov,围绕基于非侵入性代谢组学特征的结直肠癌早期诊断,覆盖结直肠癌、结直肠腺瘤、结直肠息肉及健康人群。源站描述指出结直肠癌在男女两性中均为高发肿瘤,死亡率居前列,并给出西班牙 Tarragona 省 2013 年估计的 735 例发病与 262 例死亡,以及 1982 年以来男性年增逾 3%、女性近 2% 的发病率趋势,还估计若无早期诊断项目,2020 年约 900 例新发病例与约 300 例死亡。该数据可用于结直肠癌早期识别与风险分层研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:结直肠癌、结直肠腺瘤、结直肠息肉、健康。若将两性合并考虑,结直肠癌(CRC)是我们环境中最常见的肿瘤。它是女性中第二常见的肿瘤,仅次于乳腺癌;在男性中仅次于前列腺癌,位居第二。就死亡率而言,CRC 是男性癌症死亡的第二大原因,仅次于肺癌;在女性中仅次于乳腺癌,位居第二。据估计,2013 年 Tarragona 省有 735 例结直肠癌病例和 262 例结直肠癌死亡。自 1982 年以来,发病率每年在男性中增加超过 3%,在女性中增加近 2%。据估计,如果不开展早期诊断项目,2020 年将诊断出约 900 例 CRC 新发病例,并发生约 300 例死亡1。这些数字因世界不同地理区域而异。

【主题与分类】

主题标签:Colorectal Cancer、Colorectal Adenoma、Colorectal Polyp、Healthy。本站分类:肿瘤/肺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06452745

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:结直肠癌、结直肠腺瘤、结直肠息肉、健康。若将两性合并考虑,结直肠癌(CRC)是我们环境中最高发的肿瘤。在女性中,它是仅次于乳腺癌的第二常见肿瘤;在男性中,则是仅次于前列腺癌的第二常见肿瘤。就死亡率而言,CRC是男性癌症死亡的第二大原因,仅次于肺癌;在女性中则仅次于乳腺癌,位居第二。据估计,2013年塔拉戈纳省有735例结直肠癌病例和262例结直肠癌死亡。自1982年以来,男性发病率每年增加超过3%,女性增加近2%。据估计,如果不开展早期诊断项目,到2020年将诊断出约900例新发CRC病例,并发生约300例死亡1。这些数字因世界不同地理区域而异。若将欧洲人口作为一个整体来看,结直肠癌是两性合计第三常见的肿瘤,仅次于乳腺癌和前列腺癌。

它是男性中第三常见的肿瘤,仅次于前列腺癌和肺癌,在女性中为第二常见,仅次于乳腺癌。欧洲的死亡率数据显示,结直肠癌在男女合计中位居第三,仅次于肺癌和乳腺癌,因此在男性中仅低于肺癌,在女性中仅低于乳腺癌2。与绝大多数癌症一样,年龄是结肠癌和直肠癌的主要不可改变风险因素。超过90%的病例在50岁以上人群中确诊。患有家族性结肠息肉病或Lynch综合征等遗传性疾病的人群结直肠癌风险增加,尽管绝大多数结直肠癌(超过90%的病例)不具有遗传因素。就可改变的风险因素而言,最重要的之一是食用红肉和加工肉类,或重度烹制或直接接触火烤制的肉类。另一方面,纤维、水果和蔬菜的摄入,以及

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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