肺癌手术风险分层的多模态营养与肌少症评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07500376

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数据说明

条件：肺癌（非小细胞）、肌肉减少症、重度营养不良。这项前瞻性、单中心观察性队列研究将在翁多库兹·马伊斯大学胸外科进行。该研究旨在探讨营养状况与肌肉减少症对肺癌手术患者术后结局的联合预后影响。肺癌手术后，术后并发症发生率和死亡率仍是重要的关注问题。目前的风险分层方法主要关注年龄、合并症和肺功能，而营养状况和肌肉减少症等可改变的生物学因素尚未被系统地纳入常规评估。在本研究中，营养状况将通过血清生物标志物（包括白蛋白和炎症标志物）、炎症指标如CRP/白蛋白比值以及经过验证的临床营养评分（包括NRS-2002、CONUT、PNI和NRI）进行评估。基于营养师的评估将包括生物电阻抗分析、握力和功能表现测试。

肌肉减少症将通过术前计算机断层扫描（CT）测量骨骼肌面积、肌肉密度和胸肌指数进行评估。还将获取胸肌厚度的超声测量值。肌肉减少症将根据既定的国际共识标准进行定义。将记录术后结局，包括并发症、重症监护需求、住院时间和短期死亡率。并发症将使用标准化的严重程度分级系统进行分类。将进行多变量统计分析，以确定不良结局的独立预测因素。将评估营养不良与肌肉减少症的综合效应，并开发多模式风险分层模型。模型性能将使用区分度和校准度指标进行评估。该研究有望提供一种临床适用且可重复的多模式风险评估框架。此应用

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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