炎症性肠病患者结直肠异型增生病变特征及演变风险分层:前瞻性、观察性、多中心研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦炎症性肠病(IBD)患者中结直肠异型增生病变的特征及其演变风险分层,覆盖 Crohn Disease (CD) 与 Colitis Ulcerative 人群

Groupe d'Etude Therapeutique des Affections Inflammatoires DigestivesGroupe d'Etude Therapeutique des Affections Inflammatoires Digestives
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视频预测Crohn Disease (CD)Colitis Ulcerative
Characterization of Colorectal Dysplasic Lesions and Stratification of Their Evolving Risk in Inflammatory Bowel Disease Patients: a Prospective, Observational and Multicenter Study

基本信息

模态
视频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-13

资源简介

炎症性肠病患者结直肠异型增生病变特征及演变风险分层:前瞻性、观察性、多中心研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦炎症性肠病(IBD)患者中结直肠异型增生病变的特征及其演变风险分层,覆盖 Crohn Disease (CD) 与 Colitis Ulcerative 人群。源站描述指出 IBD 患者结直肠癌(CRC)累积风险随病程上升,并提及内镜检出、高清内镜与内镜黏膜下剥离术(ESD)等诊疗进展。数据可用于研究异型增生病变识别、CRC 风险预测与内镜管理策略评估(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Crohn Disease (CD)、Colitis Ulcerative。炎症性肠病(IBD)患者发生结直肠癌(CRC)的风险增加。CRC 发展的累积风险估计为:疾病进展 10 年后为 1%,20 年后为 2%,超过 20 年为 5%(1)。IBD 中 CRC 的发病率逐渐下降,这归因于对癌前病变(异型增生)检测的增强、对筛查建议依从性的改善、先进高清内镜的使用(2-4),以及更有效治疗策略的实施(5-9)。目前,对于异型增生病变的内镜管理尚无共识。近期技术如黏膜下剥离术(ESD)使得能够切除大于 2 cm 的非息肉样平坦病变。既往需行结肠切除术治疗的病变现在可通过 ESD 切除。

【主题与分类】

主题标签:Crohn Disease (CD)、Colitis Ulcerative。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07719426

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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

疾病:克罗恩病(CD)、溃疡性结肠炎。炎症性肠病(IBD)患者发生结直肠癌(CRC)的风险增加。据估计,疾病进展10年后CRC的累积发生风险为1%,20年后为2%,疾病进展超过20年为5%(1)。IBD中CRC的发病率已逐渐下降,这归因于对癌前病变(异型增生)检出率的提高、对筛查建议依从性的改善、先进高清内镜的应用(2-4),以及更有效治疗策略的实施(5-9)。目前,对于异型增生性病变的内镜管理尚无共识。近期诸如黏膜下剥离术(ESD)等技术使得能够切除大于2厘米的非息肉样平坦病变。既往需行结肠切除术治疗的病变,现在可通过ESD切除,整块切除率约为85.7%(17)。然而,关于IBD内镜切除后局部或远处复发风险的长期数据仍缺乏。

根据内镜治疗类型评估完全(R0)切除率和治愈性切除率以及局部复发率至关重要。鉴于21世纪的进步,以高清内镜和靶向治疗为特征,必须:* 评估IBD中异型增生的患病率和发病率及其进展为CRC的风险。* 具体描述IBD中癌前病变的内镜和组织学特征,以便更好地选择适合内镜治疗或手术的病变。* 评估随着时间推移的局部和远处复发率,考虑与这种演变风险相关的因素(IBD特征、内镜表现、组织学、切除类型等)。

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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