PARADIGM - 使用EndoQuest腔内手术(ELS)系统的整块切除试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录PARADIGM整块切除试验,评估EndoQuest腔内手术(ELS)系统在直肠与乙状结肠经肛门腔内手术中的安全性和有效性

基本信息
资源简介
PARADIGM - 使用EndoQuest腔内手术(ELS)系统的整块切除试验
该数据集来自clinicaltrials.gov,收录PARADIGM整块切除试验,评估EndoQuest腔内手术(ELS)系统在直肠与乙状结肠经肛门腔内手术中的安全性和有效性。受试者接受内镜黏膜下剥离术,切除直肠和乙状结肠的良性病变(大小不超过7厘米、不超过结直肠周径的75%),是否闭合由研究者决定。安全性和有效性结局在术中及术后出院、第7天(-2+7天)和第30天(-7+14天)评估。数据可用于结直肠病变手术相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:结直肠病变、结直肠腺瘤、结直肠息肉、直肠病变、直肠腺瘤、直肠息肉、乙状结肠;病变、乙状结肠息肉。本研究将是一项前瞻性、单一治疗、多中心、开放标签的临床研究。本研究的目的是评估ELS系统在受试者中接受直肠和乙状结肠特定经肛门腔内手术的安全性和有效性。受试者将接受内镜黏膜下剥离术,由研究者酌情决定是否闭合,切除直肠和乙状结肠的良性病变(大小不超过7厘米,不超过结直肠周径的75%)。安全性和有效性结局将在术中以及术后出院时、第7天(-2+7天)和第30天(-7+14天)进行评估。使用研究器械切除病变的受试者将被分配到t
【主题与分类】
主题标签:Colorectal Lesion、Colorectal Adenoma、Colorectal Polyp、Rectal Lesion、Rectal Adenoma、Rectal Polyp、Sigmoid; Lesion、Sigmoid Colon Polyp。本站分类:肿瘤。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06133387
下载信息
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06133387
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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
疾病:结直肠病变、结直肠腺瘤、结直肠息肉、直肠病变、直肠腺瘤、直肠息肉、乙状结肠病变、乙状结肠息肉。本研究将是一项前瞻性、单一治疗、多中心、开放标签的临床研究。本研究的目的是评估ELS系统在受试者中接受特定经肛门腔内手术(针对直肠和乙状结肠)的安全性和有效性。受试者将接受内镜下黏膜剥离术,根据研究者的判断,对直肠和乙状结肠的良性病变(大小不超过7厘米,且不超过结直肠周径的75%)进行切除,伴或不伴闭合。安全性和有效性结果将在术中以及术后出院时、第7天(-2 +7天)和第30天(-7 +14天)进行评估。使用研究设备切除病变的受试者将被分配到两个不同的研究组:第1组:* 最终病理为良性且实现R0切除的受试者;或,* 最终病理为良性(但非癌前病变)且未实现R0切除的受试者。
第2组:* 最终病理升级为癌症的受试者;或,* 最终病理为良性(及癌前病变)且未实现R0切除的受试者。第1组受试者将在第30天后完成研究。未实现R0切除的第1组受试者应接受常规护理,包括由医生酌情决定的任何额外治疗,即使发生在第30天研究退出之后。第1组受试者在研究退出后发生的任何非研究相关护理可由研究者执行,或由研究者酌情转交给其他医生,且不会为本试验收集。第2组受试者将接受5年随访,以评估长期肿瘤学结局,包括局部复发、无病生存期和总生存期。为确保最终分析共纳入50名受试者,本研究可在美国最多6个临床中心入组最多56名受试者。任何单个中心入组受试者不得超过最终数据集的60%,以确保
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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