评估不完全切除的外部评估与培训的临床试验(POLIPEVA研究)

该数据集来自clinicaltrials.gov,为一项非药物临床试验,聚焦结肠息肉、结直肠腺瘤与结直肠癌。研究对象为具有一年以上内镜经验的消化系统专科医师,候选患者为计划接受非紧急结肠镜检查者

Hospital del Rio HortegaHospital del Rio Hortega
clinicaltrials
浏览 14
视频预测Colonic PolypColorectal AdenomaColorectal Cancer
Clinical Trial Evaluating External Evaluation and Training on the Incomplete Resection (POLIPEVA Study)

基本信息

模态
视频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

评估不完全切除的外部评估与培训的临床试验(POLIPEVA研究)

该数据集英文名为 Clinical Trial Evaluating External Evaluation and Training on the Incomplete Resection (POLIPEVA Study),来源于 clinicaltrials.gov,本站归类为肿瘤 / 其他。它记录了一项非药物临床试验,关注结肠息肉、结直肠腺瘤与结直肠癌。研究涉及的对象包括具有一年以上内镜经验的消化系统专科医师,以及计划接受非紧急结肠镜检查的候选患者。患者会在结肠镜检查实施前被邀请参与。研究设计包含对不完全息肉切除术的评估与培训相关内容,整体属于内镜操作质量与肿瘤相关病变处理方向的临床研究数据。

【数据集背景】

该数据集对应的研究聚焦于结肠息肉、结直肠腺瘤与结直肠癌。结直肠癌的发生常与腺瘤性息肉等癌前病变相关,而结肠镜检查及息肉切除术是发现和处理这类病变的重要手段。研究以非药物临床试验的形式开展,关注内镜操作中不完全息肉切除术的评估与培训问题。研究背景中明确列出 Conditions 包括 Colonic Polyp、Colorectal Adenoma、Colorectal Cancer,说明其关注范围覆盖从息肉、腺瘤到结直肠癌的连续疾病谱。研究同时涉及对消化系统专科医师的评估与培训,研究对象要求具有一年以上内镜经验。

【数据内容】

该数据集的内容围绕一项非药物临床试验展开。研究设计为非药物临床试验,方法部分涉及研究人群、研究阶段等。研究人群包括接受研究的消化系统专科医师,要求其具有一年以上内镜操作经验;候选患者为计划接受非紧急结肠镜检查者,患者会在结肠镜检查实施前被邀请参与。研究阶段中,Stage I 为 incomplete polypectomies 的估计,所有参与研究的医师将纳入息肉以完成基线估计。为避免估计仅基于少数参与者,研究要求设定最低病变数量,并设置息肉的最大阈值。源站描述在阈值估算处未完整给出后续内容,因此更具体的样本量计算细节源站未提供。

【采集与来源】

该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。其英文名称为 Clinical Trial Evaluating External Evaluation and Training on the Incomplete Resection (POLIPEVA Study)。源站描述中列出了研究条件、设计、方法、研究人群以及研究阶段等信息。数据主题标签包括 Colonic Polyp、Colorectal Adenoma、Colorectal Cancer。除上述来源与描述信息外,关于具体采集机构、采集时间、采集地点、数据字段结构、原始数据格式等信息,源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于与结肠息肉、结直肠腺瘤和结直肠癌相关的临床研究场景,尤其涉及结肠镜检查、息肉切除术以及不完全息肉切除术评估与培训的主题。由于研究人群包括具有一年以上内镜经验的消化系统专科医师,以及计划接受非紧急结肠镜检查的候选患者,该数据可用于了解内镜操作质量评估、医师培训干预以及相关临床研究设计。其非药物临床试验属性也使其适用于关注操作技术、培训效果或临床评估方法的研究场景。关于具体统计分析方法、结局指标定义、随访安排等,源站未提供。

【使用方法】

该数据集对应研究的设计为非药物临床试验。研究人群包括消化系统专科医师和候选患者。患者将在结肠镜检查前被邀请参与。研究阶段中,Stage I 用于估计 incomplete polypectomies,所有参与医师将纳入息肉以完成基线估计。为避免基线估计仅基于小规模参与者,研究设定最低病变数量要求,并设置息肉最大阈值。源站描述中阈值估算部分未完整展示,因此完整的使用步骤、数据访问方式、数据处理流程、分析脚本或操作指南,源站未提供。

【质量与限制】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov,属于临床试验注册信息。其研究设计为非药物临床试验,关注结肠息肉、结直肠腺瘤与结直肠癌,并涉及内镜医师的评估与培训。研究对参与医师设定了具有一年以上内镜经验的要求,对患者设定了计划接受非紧急结肠镜检查的条件。为控制基线估计的偏倚,研究提出最低病变数量和息肉最大阈值。然而,源站描述在阈值估算处不完整,且未提供样本量、终点指标、统计方法、数据完整性、缺失值处理、质量控制措施等信息,因此无法对数据质量作进一步判断。相关限制的具体说明源站未提供。

【引用与许可】

该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov,英文名称为 Clinical Trial Evaluating External Evaluation and Training on the Incomplete Resection (POLIPEVA Study)。关于引用格式、许可协议、使用条款、数据共享政策或版权归属等信息,源站未提供。

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04636619

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

条件:结肠息肉、结直肠腺瘤、结直肠癌。设计:非药物临床试验。方法:研究人群。研究对象为消化系统专科内镜医师,其内镜检查经验超过一年。拟纳入的患者为预定进行非紧急结肠镜检查者。患者将在结肠镜检查实施前被邀请参与研究。研究阶段:第一阶段:不完全息肉切除术的估计。所有参与的内镜医师将纳入息肉病例以进行基线估计。为避免估计基于小部分参与者,将要求最小病变数量,并设定息肉的最大阈值。这些阈值估计如下:最小值:样本量 / (参与内镜医师数量×1.5)。该值不得少于25个病变。

最大值:样本量 /(参与的内镜医师人数 / 1.5)。一旦有足够数量的内镜医师达到阈值,使其样本量达到既定样本量,患者招募结束时间将设定为基线估计后30天。此期限过后,所有未达到最低阈值的内镜医师将被排除在研究之外。第二阶段:在线培训课程。将提供在线课程,讲解冷圈套切除病变的技术及完全切除的重要性、通过图像和视频片段确定病变边缘及息肉切除基底部可能残留的技术,以及与讲者的互动。培训措施完成后,每位内镜医师将开始招募最低数量的息肉,该数量将根据第一阶段达到的样本量确定。一旦达到预先设定的样本量,此阶段将结束。E)招募、操作和随访。患者招募在所有阶段均相同。符合纳入标准的患者

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案