胃肠道疾病内镜手术:多中心注册研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov 的多中心注册研究,聚焦胃肠道疾病的内镜手术治疗。研究机构每年为 800 至 1000 例患者实施各类内镜手术,采集 POEM、EMR、ESD、STER、NOTES、TIF、内镜瘘管闭合、内镜缝合、胶囊内镜及 EFTR 等术式的大样本数据,临床指标涵

基本信息
资源简介
胃肠道疾病内镜手术:多中心注册研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov 的多中心注册研究,聚焦胃肠道疾病的内镜手术治疗。覆盖疾病包括 Achalasia、Gastric Outlet Obstruction、Gastroparesis、GERD、Reflux、Fistula 及 Benign Neoplasm。研究机构每年为 800 至 1000 例患者实施各类内镜手术,采集 POEM、EMR、ESD、STER、NOTES、TIF、内镜瘘管闭合、内镜缝合、胶囊内镜及 EFTR 等术式的大样本数据,临床指标涵盖手术时间、随访时长及特定肿瘤特征等。该数据可用于内镜手术的临床特征分析、术式比较及预后相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):病症:Achalasia、Gastric Outlet Obstruction、Gastroparesis、GERD、Reflux、Fistula、Benign Neoplasm。我们的三级医疗机构每年为 800-1000 多名患者实施有临床指征的各类胃肠道内镜手术。研究调查者将收集接受各种内镜切除手术的大样本受试者数据,如 POEM(经口内镜下肌切开术)、EMR(内镜下黏膜切除术)、ESD(内镜黏膜下剥离术)、STER(黏膜下隧道内镜切除术)、NOTES(经自然腔道内镜手术)、TIF(经口无切口胃底折叠术)、内镜瘘管闭合、内镜缝合、胶囊内镜和 EFTR(内镜全层切除术)。将收集的临床指标包括手术时间、随访时长、特定肿瘤特征
【主题与分类】
主题标签:Achalasia、Gastric Outlet Obstruction、Gastroparesis、GERD、Reflux、Fistula、Benign Neoplasm。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05041608
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05041608
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- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
适应症:贲门失弛缓症、胃出口梗阻、胃轻瘫、胃食管反流病、反流、瘘管、良性肿瘤。我们的三级医疗中心每年为800至1000多名患者实施各种临床指征的胃肠内镜手术。研究调查人员将收集大量接受各种内镜切除术式的受试者数据,如POEM(经口内镜下肌切开术)、EMR(内镜下黏膜切除术)、ESD(内镜黏膜下剥离术)、STER(黏膜下隧道内镜切除术)、NOTES(经自然腔道内镜手术)、TIF(经口无切口胃底折叠术)、内镜下瘘管闭合术、内镜下缝合术、胶囊内镜和EFTR(内镜全层切除术)。将收集的临床指标包括手术时间、随访时长、特定肿瘤特征、切除方法、病理结果、手术并发症、所需额外治疗以及无病生存时间。各种内镜手术比传统手术创伤更小,副作用更少,疗效更佳。
此外,这些方法可适用于不适合手术或拒绝更积极手术干预的患者。它们能改善生活质量并延长生存期。内镜手术可作为多种胃肠道疾病的合适治疗途径,包括早期肿瘤、具有挑战性的腺瘤或需要切除黏膜及黏膜下层等浅表层次的上皮下病变,或需对消化道壁进行全层切除的病变。目前,关于西方人群内镜手术结局的多中心数据有限。对这些测量指标的评估将有助于研究者将其与当前三级医疗机构中的传统治疗方式进行比较;从而帮助研究者确定合适的治疗技术,并改善罗格斯大学罗伯特·伍德·约翰逊医学院(Rutgers RWJMS)患者的临床管理。这项回顾性注册研究的目的是评估……
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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