岩斜区脑膜瘤颅底入路的临床结局与决策选择

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦岩斜区脑膜瘤(PCM)的颅底入路临床结局与决策选择。源站描述显示,研究回顾性收集并分析了中南大学湘雅医院神经外科2011年1月至2020年12月的179例PCM病例,研究经湘雅医院伦理委员会批准(批准号202103227),患者签署书面知情同意

Xiangya Hospital of Central South UniversityXiangya Hospital of Central South University
clinicaltrials
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医学影像Skull Base Meningioma
Clinical Outcomes and Decision-making Choice of Skull Base Approaches for Petroclival Meningiomas

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-28

资源简介

岩斜区脑膜瘤颅底入路的临床结局与决策选择

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦岩斜区脑膜瘤(PCM)的颅底入路临床结局与决策选择。源站描述显示,研究回顾性收集并分析了中南大学湘雅医院神经外科2011年1月至2020年12月的179例PCM病例,研究经湘雅医院伦理委员会批准(批准号202103227),患者签署书面知情同意。评估标准涵盖临床表现、神经功能状态、神经影像和手术记录等。该数据可用于分析不同颅底入路下的临床结局与决策模式,支持相关回顾性临床研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:颅底脑膜瘤。1. 研究设计与伦理批准 在这项机构研究中,回顾性收集并分析了2011年1月至2020年12月期间在中南大学湘雅医院神经外科的179例PCM病例。涉及人类参与者的研究经中南大学湘雅医院伦理委员会审查批准(批准号202103227),符合1964年赫尔辛基宣言及其后续修正案的伦理标准。患者提供了参与本研究的书面知情同意。对于本文中包含的任何可识别图像或数据的发表,已从个人处获得书面知情同意。2. 评估标准 临床特征及表现、神经功能状态、神经影像和手术记录

【主题与分类】

主题标签:Skull Base Meningioma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06319664

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数据说明

疾病:颅底脑膜瘤。1. 研究设计与伦理批准 本机构研究回顾性收集并分析了2011年1月至2020年12月期间在中南大学湘雅医院神经外科收治的179例PCM病例。涉及人类参与者的研究经中南大学湘雅医院伦理委员会审查批准(批准号:202103227),符合1964年《赫尔辛基宣言》及其后续修正案的伦理标准。患者提供了参与本研究的书面知情同意书。对于本文中包含的任何可识别图像或数据,已从个人处获得书面知情同意书以供发表。2. 评价标准 对临床表现、神经功能状态、神经影像学及手术记录、随访资料等临床特征进行了回顾与评估。术前、术后及随访期间的生活质量由两名神经外科医师独立采用卡诺夫斯基功能状态量表(KPS)评分,分别在入院、出院和随访时进行评估和测量。

术前放射学数据来自脑3.0 T磁共振成像(MRI)常规检查,包括T1加权、T2加权和T1增强序列、计算机断层扫描血管造影(CTA)和颅底高分辨率计算机断层扫描(HRCT),以评估肿瘤大小、硬膜附着起源、生长方式、累及毗邻范围、脑干移位、瘤周水肿、重要神经血管结构包绕及脑积水情况,从而进一步明确肿瘤分类和治疗策略。所有病例术后72小时内均复查增强MRI以确定EOR。EOR分为三级:全切除(GTR)(Simpson I/II级)、次全切除(STR)(Simpson III/IV级,病灶切除90-99%)和部分切除(PR)(

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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