AMIGO 中的泌尿外科淋巴结清扫术

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05132283

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • 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：泌尿系统癌症、淋巴结转移。

这项研究涉及使用两种导航系统，即基于3D Slicer的导航系统和Siemens Monaco系统，它们将简化影像引导下淋巴结切除术（切除一个或多个淋巴结的手术）的复杂性。美国食品药品监督管理局（FDA）尚未批准这些导航系统（3D Slicer和Monaco）用于治疗任何疾病。在这项研究中，我们的假设是：使用这些导航系统（3D Slicer和Siemens Monaco系统）可能通过实现更好的可视化、更准确地定位病变淋巴结，简化泌尿外科关注区域的腹腔镜淋巴结切除术（在下腹部作一个小切口以到达淋巴结的手术）的复杂性，并有助于改善手术结局和患者结局、减少并发症以及提高临床医生表现。

我们项目的长期目标是证明该导航系统（3D Slicer 和 Siemens Monaco 系统）能够提高效率，并降低与切除或去除影像学所定义病灶相关的并发症发生率或任何医疗问题的可能性；这些病灶位于泌尿系统感兴趣区内，并与任何类型的泌尿系统癌症相关。该系统的首个临床应用将是在 Brigham and Women’s Hospital (BWH) 的 Advanced Multimodality Image-Guided Operating (AMIGO) Suite 中，切除由 CT 或 FDG PET（一种用于识别淋巴瘤和其他癌症的影像学检查）显示的影像学阳性淋巴结。该导航系统已在 BWH 以类似方案用于人类受试者，具体包括 5 例甲状旁腺手术、13 例追踪内镜超声（一种用于评估消化系统和肺部疾病的微创操作）和 30 多例追踪结肠镜检查实验（一种用于检测大肠（结肠）和直肠变化或异常的检查），未出现困难或可报告事件。这将需要

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。