新型EUS引导活检针SharkCore与标准EUS针ProCore对比评估

覆盖的疾病包括间叶肿瘤、自身免疫性胰腺炎、淋巴瘤和实体瘤。EUS-FNA/FNB是胰腺、上消化道及邻近结构(包括淋巴结)病变诊断和评估的主要技术,但FNA细胞学标本无法完全表征淋巴瘤或间叶肿瘤等某些肿瘤,需要核心活检标本进行组织学检查以提供准确诊断

Johns Hopkins UniversityJohns Hopkins University
clinicaltrials
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医学影像Mesenchymal TumorAutoimmune PancreatitisLymphomaSolid Tumors
Evaluation of a New EUS Guided Biopsy Needle (SharkCore) Comparing to Standard EUS Needle (ProCore)

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

新型EUS引导活检针SharkCore与标准EUS针ProCore对比评估

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦于比较新型EUS引导活检针SharkCore与标准EUS针ProCore的评估研究。覆盖的疾病包括间叶肿瘤、自身免疫性胰腺炎、淋巴瘤和实体瘤。EUS-FNA/FNB是胰腺、上消化道及邻近结构(包括淋巴结)病变诊断和评估的主要技术,但FNA细胞学标本无法完全表征淋巴瘤或间叶肿瘤等某些肿瘤,需要核心活检标本进行组织学检查以提供准确诊断。ProCore针设计用于获取组织和细胞学样本,与标准FNA针相比在诊断准确性、组织学核心组织获取或平均穿刺次数方面无显著差异。该数据可用于比较两种活检针的性能(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:间叶肿瘤、自身免疫性胰腺炎、淋巴瘤、实体瘤。超声内镜引导下细针穿刺抽吸和细针活检(EUS-FNA/FNB)已成为胰腺、上消化道及邻近结构(包括淋巴结)病变诊断和评估的主要技术。FNA提供的细胞学标本无法完全表征某些肿瘤,如淋巴瘤或间叶肿瘤。需要核心活检标本进行组织学检查以提供准确诊断。ProCore针(ProCore,Wilson-Cook Medical Inc. Winston-Salem, NC)设计用于获取组织学和细胞学样本。比较ProCore针与标准FNA针的研究显示,在诊断准确性、组织学核心组织获取或平均穿刺次数方面无显著差异。为了克服

【主题与分类】

主题标签:Mesenchymal Tumor、Autoimmune Pancreatitis、Lymphoma、Solid Tumors。本站分类:肿瘤/淋巴瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02766842

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    • 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

适应症:间叶性肿瘤、自身免疫性胰腺炎、淋巴瘤、实体瘤。内镜超声引导下细针穿刺抽吸及细针活检(EUS-FNA/FNB)已成为诊断和评估胰腺、上消化道及其邻近结构(包括淋巴结)病变的主要手段。FNA提供的细胞学标本无法完全表征某些肿瘤,如淋巴瘤或间叶性肿瘤。需要核心活检标本进行组织学检查以提供准确诊断。ProCore针(ProCore,Wilson-Cook Medical Inc. Winston-Salem, NC)设计用于获取组织学和细胞学样本。比较ProCore针与标准FNA针的研究显示,在诊断准确性、组织学核心组织获取率或平均穿刺次数方面无显著差异。为克服上述局限性(主要是核心组织获取率欠佳),一种新型SharkCore针(Beacon Endoscopic, Newton, MA, USA)已被设计并经FDA批准用于临床人体使用。

本研究的目的是比较新型EUS引导下组织学活检针SharkCore与目前使用的EUS组织学活检针ProCore在病变的组织学诊断和评估方面的效果。

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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