胸腔积液生物标志物与CT表现诊断恶性胸膜间皮瘤的单中心回顾性研究

本数据集来自单中心回顾性队列研究,纳入2014年9月至2016年8月期间接受胸腔积液分析的连续未确诊胸腔积液患者240例,其中恶性胸膜间皮瘤32例、非恶性胸膜间皮瘤208例

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医学影像分类malignant pleural mesotheliomaSeptember 2014 - August 2016
Pleural effusion biomarkers and computed tomography findings in diagnosing malignant pleural mesothelioma: a retrospective study in a single center

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
许可
CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

胸腔积液生物标志物与CT表现诊断恶性胸膜间皮瘤的单中心回顾性研究

Pleural effusion biomarkers and computed tomography findings in diagnosing malignant pleural mesothelioma: a retrospective study in a single center

本数据集来自单中心回顾性队列研究,纳入2014年9月至2016年8月期间接受胸腔积液分析的连续未确诊胸腔积液患者240例,其中恶性胸膜间皮瘤32例、非恶性胸膜间皮瘤208例。数据涵盖SMRP、CYFRA 21-1与CEA等胸腔积液生物标志物及胸部CT表现,可用于评估这些标志物单独或联合CT表现区分恶性胸膜间皮瘤与其他胸腔积液病因的能力,支持诊断分类建模与ROC分析(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):在本研究中,我们旨在检验胸腔积液(PE)生物标志物可溶性间皮素相关肽(SMRP)、细胞角蛋白19片段(CYFRA 21-1)和癌胚抗原(CEA)的临床价值,以及将胸部计算机断层扫描(CT)表现与这些生物标志物联合用于诊断恶性胸膜间皮瘤(MPM)的效用。我们在单中心开展了一项回顾性队列研究。回顾了2014年9月至2016年8月期间接受PE分析的连续未确诊胸腔积液患者。本研究纳入240例患者(32例MPM和208例非MPM)。SMRP和CYFRA 21-1/CEA比值诊断MPM的敏感度和特异度分别为56.3%和86.5%,以及87.5%和74.0%。利用受试者工作特征(ROC)曲线分析这些标志物区分MPM与所有其他PE病因的能力,th

【主题与分类】

主题标签:malignant pleural mesothelioma、September 2014 - August 2016。本站分类:肿瘤/间皮瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A2692376a66a6c112f583e7fa231afaf3d43504c8aa5486dfe0764dc2dc8f5c61

使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

在本研究中,我们旨在探讨胸腔积液(PE)生物标志物——可溶性间皮素相关肽(SMRP)、细胞角蛋白19片段(CYFRA 21-1)和癌胚抗原(CEA)的临床价值,以及将胸部计算机断层扫描(CT)表现与这些生物标志物联合用于诊断恶性胸膜间皮瘤(MPM)的效用。我们在单中心开展了一项回顾性队列研究。对2014年9月至2016年8月期间接受PE分析、未确诊胸腔积液的连续患者进行了回顾。本研究纳入240例患者(32例MPM,208例非MPM)。SMRP和CYFRA 21-1/CEA比值诊断MPM的敏感度和特异度分别为56.3%和86.5%,以及87.5%和74.0%。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析这些标志物区分MPM与所有其他PE病因的能力,SMRP和CYFRA 21-1/CEA比值的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.804和0.874,分别……

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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