内镜超声引导与外科胃空肠吻合术治疗恶性胃出口梗阻

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦恶性胃出口梗阻(GOO)的治疗比较,涉及内镜超声引导下胃空肠吻合术(EUS-GE)与外科胃空肠吻合术(SGE)两种方式

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clinicaltrials
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医学影像Malignant Gastric Outlet Obstruction
Endoscopic Ultrasound-guided Versus Surgical Gastroenterostomy for Malignant Gastric Outlet Obstruction

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

内镜超声引导与外科胃空肠吻合术治疗恶性胃出口梗阻

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦恶性胃出口梗阻(GOO)的治疗比较,涉及内镜超声引导下胃空肠吻合术(EUS-GE)与外科胃空肠吻合术(SGE)两种方式。源站描述指出,恶性 GOO 多由胰腺癌等恶性肿瘤引起,可增加发病率、降低生活质量并影响肿瘤治疗耐受性与疗效;肠内自膨式金属支架(SEMS)置入和 SGE 长期作为标准治疗,但 SEMS 存在肿瘤内生/过度生长导致的复发性 GOO,SGE 则具侵入性。数据可用于相关临床治疗策略的对比研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:恶性胃出口梗阻。胃出口梗阻(GOO)定义为十二指肠、幽门或胃窦的机械性梗阻,可由多种疾病引起。高达85%的患者GOO由潜在恶性肿瘤引起,其中大部分可归因于胰腺癌。恶性GOO可能增加发病率、降低生活质量,并显著影响肿瘤治疗的耐受性和疗效。在内镜超声引导下胃空肠吻合术(EUS-GE)出现之前,肠内自膨式金属支架(SEMS)置入或外科胃空肠吻合术(SGE)多年来一直是标准治疗。肠内SEMS置入的主要缺点是肿瘤内生/过度生长导致的复发性GOO,这在大多数生存超过6个月的患者中发生。另一方面,SGE的主要局限性是其侵入性,es

【主题与分类】

主题标签:Malignant Gastric Outlet Obstruction。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05564143

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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

条件:恶性胃出口梗阻。胃出口梗阻(GOO)定义为十二指肠、幽门或胃窦的机械性梗阻,可由多种疾病引起。高达85%的患者GOO由潜在恶性肿瘤所致,其中大多数可归因于胰腺癌。恶性GOO可能增加发病率、降低生活质量,并显著影响肿瘤治疗的可耐受性和疗效。在超声内镜引导下胃空肠吻合术(EUS-GE)问世之前,置入肠道自膨式金属支架(SEMS)或行外科胃空肠吻合术(SGE)多年来一直是标准治疗方案。肠道SEMS置入的主要缺点是由于肿瘤向内生长/过度生长导致的复发性GOO,这在生存超过6个月的大多数患者中发生。另一方面,SGE的主要局限性在于其侵入性,尤其是对于此类晚期恶性肿瘤且营养状况差的患者。此外,SGE与常见并发症相关,如围手术期感染和胃轻瘫。超声内镜引导下胃空肠吻合术(EUS-GE)是一种用于恶性GOO姑息治疗的新型手术。

多项系统评价和荟萃分析已证实EUS-GE的可行性、有效性和安全性。与腹腔镜胃空肠吻合术(LGE)相比,EUS-GE不仅具有几乎相同的技术成功率和临床成功率,还缩短了经口进食时间、缩短了中位住院时间,并降低了不良事件发生率。然而,直接比较EUS-GE与LGE的数据有限。我们旨在通过随机化设计比较EUS-GE与LGE在恶性胃出口梗阻(GOO)姑息治疗中的临床结局。

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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