低危子宫内膜癌患者复发预测
疾病：FIGO Grade 1 子宫内膜样子宫内膜腺癌、FIGO Grade 2 子宫内膜样子宫内膜腺癌。主要目标：I. 验证雌激素诱导基因分子面板用于预测低危子宫内膜癌复发的效用
基本信息
资源简介
低危子宫内膜癌患者复发预测
该数据集英文名为 Prediction of Recurrence Among Low Risk Endometrial Cancer Patients，来源于 clinicaltrials.gov，本站归类为肿瘤 / 其他。其关注对象为 FIGO Grade 1 子宫内膜样子宫内膜腺癌与 FIGO Grade 2 子宫内膜样子宫内膜腺癌患者，核心研究目的是验证一套雌激素诱导基因分子面板在低风险子宫内膜癌患者中预测复发的效用。围绕这一主目标，研究还设置了多项次要目标，涉及淋巴结定位预测盆腔淋巴结受累的阳性预测值、阴性预测值、灵敏度与特异度，CA125 与 HE4 水平同复发的相关性及其他血清生物标志物的探索，低风险人群复发模式的描述，分子面板对接受盆腔及腹主动脉旁淋巴结清扫患者淋巴结受累的预测能力，以及分子面板与 Mayo 低风险标准的性能比较。整体而言，该数据集面向低风险子宫内膜癌的复发预测与风险分层研究。
【数据集背景】
子宫内膜癌是常见的妇科恶性肿瘤，其中子宫内膜样子宫内膜腺癌按 FIGO 分级可分为不同级别，FIGO Grade 1 与 FIGO Grade 2 属于本数据集关注的两类条件。临床上，低风险子宫内膜癌患者的复发风险相对较低，但仍有部分患者出现复发，如何在低风险人群中识别可能复发者、避免过度治疗或治疗不足，是相关研究的重要问题。该数据集所依托的研究以雌激素诱导基因分子面板为核心工具，试图在低风险子宫内膜癌中建立复发预测能力，并与既有的 Mayo 低风险标准进行比较，同时考察淋巴结定位、血清生物标志物等多种信息在预测淋巴结受累与复发方面的表现。
【数据内容】
该数据集涉及的条件为 FIGO Grade 1 子宫内膜样子宫内膜腺癌与 FIGO Grade 2 子宫内膜样子宫内膜腺癌。研究的主要目标为验证雌激素诱导基因分子面板用于预测低风险子宫内膜癌复发的效用。次要目标包括：计算淋巴结定位预测盆腔淋巴结受累的阳性预测值、阴性预测值、灵敏度与特异度；将 CA125 和 HE4 水平与复发进行相关性分析，并探索其他血清生物标志物用于预测复发的可能性；描述低风险患者人群中的复发模式；确定分子面板能否预测接受盆腔及腹主动脉旁淋巴结清扫的低风险子宫内膜癌患者的淋巴结受累；比较分子面板与 Mayo 低风险标准的性能。除上述研究目标与条件信息外，数据集的具体变量字段、样本量、随访时长与数据记录格式，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息。源站描述中列出的条件为 FIGO Grade 1 子宫内膜样子宫内膜腺癌与 FIGO Grade 2 子宫内膜样子宫内膜腺癌，并给出了研究的主要目标与多项次要目标。关于数据采集的具体机构、采集时间范围、采集地点、入组与排除标准细节以及数据收集流程，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于低风险子宫内膜癌复发预测相关的研究场景，包括验证雌激素诱导基因分子面板在低风险子宫内膜癌中的复发预测效用，评估淋巴结定位对盆腔淋巴结受累的预测性能，分析 CA125 与 HE4 等血清生物标志物与复发的相关性，描述低风险人群的复发模式，考察分子面板对接受盆腔及腹主动脉旁淋巴结清扫患者淋巴结受累的预测能力，以及将分子面板与 Mayo 低风险标准进行性能比较。其主题标签覆盖 FIGO Grade 1 与 FIGO Grade 2 子宫内膜样子宫内膜腺癌，适合围绕这两类条件开展风险分层与预测模型评价方面的研究。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、访问权限、数据结构说明、字段定义、分析流程与配套工具等均未在源站描述中说明。使用前需依据源站的实际数据发布与访问规定进行确认。
【质量与限制】
源站未提供该数据集的质量评估信息，包括样本量、数据完整性、缺失情况、随访充分性、偏倚控制与验证情况等。该数据集来源于临床试验注册信息，其描述以研究目标与条件为主，具体数据内容与质量指标需以源站实际发布为准。由于源站描述在次要目标部分存在截断，部分内容未能完整呈现，相关细节源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。使用时应遵循 clinicaltrials.gov 的相关规定，并依据源站发布的引用要求与使用条款执行。
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/NCT04604613
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：FIGO 1级子宫内膜子宫内膜样腺癌，FIGO 2级子宫内膜子宫内膜样腺癌。主要目的：I. 验证雌激素诱导基因分子面板在预测低危子宫内膜癌复发中的应用。次要目的：I. 计算淋巴结定位预测盆腔淋巴结受累的阳性预测值（PPV）/阴性预测值（NPV）/敏感性（Sens）/特异性（Spec）。II. 将CA125和HE4水平与复发相关联，并探索使用其他血清生物标志物预测复发。III. 描述低危患者人群中的复发模式。IV. 确定分子面板能否预测接受盆腔和腹主动脉旁淋巴结清扫术的低危子宫内膜癌患者的淋巴结受累。V. 比较分子面板与Mayo低危标准预测淋巴结受累的性能。VI. 比较分子面板与妇科肿瘤学组试验99（GOG 99）的高中危标准预测复发的性能。VII. 确定该患者人群中淋巴结定位的可行性。VIII.
确定淋巴结清扫和示踪的发病率与死亡率。大纲：患者接受子宫切除术和前哨淋巴结示踪。患者也可根据治疗医生的指示接受双侧输卵管卵巢切除术。如果手术时发现腹膜疾病或其他淋巴示踪禁忌症，则由外科医生酌情决定是否进行示踪和前哨淋巴结活检。在子宫切除术时，患者接受组织采集以进行分子检测。手术前后，患者还接受血液样本采集以进行肿瘤标志物分析。
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。
