奥沙利铂诱导的门静脉高压

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦接受奥沙利铂为基础化疗的结直肠癌患者,关注奥沙利铂所致肝窦损伤及门静脉高压相关并发症,如胃食管静脉曲张出血

Shanghai Zhongshan HospitalShanghai Zhongshan Hospital
clinicaltrials
浏览 9
其他预测Gastroesophageal Varices HemorrhageColorectal CancerReceived Oxaliplatin-based Chemotherapy
Oxaliplatin-induced Portal Hypertension

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

奥沙利铂诱导的门静脉高压

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦接受奥沙利铂为基础化疗的结直肠癌患者,关注奥沙利铂所致肝窦损伤及门静脉高压相关并发症,如胃食管静脉曲张出血。源站描述指出奥沙利铂虽改善结直肠癌预后,但肝毒性是潜在问题,肝窦损伤可在化疗结束后持续超过1年,脾体积增加可能预示不可逆肝窦损伤。该数据可用于评估个体化治疗在奥沙利铂诱导门静脉高压患者中的疗效(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胃食管静脉曲张出血、结直肠癌、接受奥沙利铂为基础化疗。奥沙利铂已被用作结直肠癌辅助化疗的首选药物,并显著改善了结直肠癌患者的结局。然而,肝毒性是奥沙利铂潜在的问题性不良反应。对接受新辅助奥沙利铂为基础治疗的晚期结直肠癌患者非肿瘤肝组织的病理学评估,已提供肝窦损伤的组织学证据。奥沙利铂诱导的肝窦损伤可在化疗完成后持续超过1年,脾体积增加可能是不可逆肝窦损伤的预测因素。在本研究中,我们旨在评估个体化治疗在奥沙利铂诱导的……患者中的疗效。

【主题与分类】

主题标签:Gastroesophageal Varices Hemorrhage、Colorectal Cancer、Received Oxaliplatin-based Chemotherapy。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04524676

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/NCT04524676

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

情况:胃食管静脉曲张出血、结直肠癌、接受过奥沙利铂为基础的化疗。奥沙利铂已被用作结直肠癌辅助化疗的首选药物,并显著改善了结直肠癌患者的预后。然而,肝毒性是奥沙利铂潜在的问题性不良反应。对接受新辅助奥沙利铂为基础治疗的晚期结直肠癌患者非肿瘤肝组织的病理学评估,提供了肝窦损伤的组织学证据。奥沙利铂诱导的肝窦损伤可在化疗结束后持续超过1年,脾体积增大可能是不可逆肝窦损伤的预测指标。在本研究中,我们旨在评估个体化治疗对结直肠癌术后奥沙利铂诱导的胃食管静脉曲张患者的疗效。

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