肿瘤沉积对甲状腺乳头状癌患者的预后价值
条件：探索肿瘤沉积对 PTC 患者的预后价值。肿瘤沉积（TD）是瘤周脂肪组织中无淋巴结结构残留的结节，该定义常与淋巴结外侵犯（ENE）混淆，已在多种恶性肿瘤中被描述并与更差的预后相关
基本信息
资源简介
肿瘤沉积对甲状腺乳头状癌患者的预后价值
该数据集围绕肿瘤沉积（Tumor Deposits，TD）在甲状腺乳头状癌（Papillary Thyroid Carcinoma，PTC）患者中的预后价值展开。肿瘤沉积被描述为瘤周脂肪组织中缺乏淋巴结结构残留的结节，这一形态学定义在临床判读中常与淋巴结外侵犯（Extranodal Extension，ENE）相混淆。在胃癌与结肠癌中，TD 与 ENE 已被要求区分并分别采集，但在甲状腺癌领域，无论是第 8 版 AJCC 手册还是 2015 年 ATA 指南，均未将 TD 作为采集变量纳入。该数据集对应的研究通过回顾大量 PTC 标本，揭示 TD 的存在情况，并构建列线图以预测 PTC 患者的无病生存期，从而探讨其预后价值。数据集归类于肿瘤/其他方向，来源于 clinicaltrials.gov 登记的研究信息。
【数据集背景】
肿瘤沉积（TD）是位于瘤周脂肪组织、不具备淋巴结结构残留的结节，其定义在病理判读中容易与淋巴结外侵犯（ENE）混淆。已有研究在多种恶性肿瘤中描述过 TD，并发现其与更差的预后相关。在胃癌和结肠癌中，第 8 版 AJCC 手册明确要求将 TD 与 ENE 区分并分别采集。然而在甲状腺癌中，TD 作为采集变量在第 8 版 AJCC 手册与 2015 年 ATA 指南中均未出现。这一空白使得 TD 在 PTC 中的临床意义缺乏系统证据，该数据集所对应的研究正是在此背景下提出，试图通过大样本标本回顾揭示 TD 的存在情况并评估其预后价值。
【数据内容】
源站描述显示，该研究通过回顾大量甲状腺乳头状癌（PTC）标本，揭示肿瘤沉积（TD）的存在情况，并构建列线图（nomogram）以准确预测 PTC 患者的无病生存期。数据集主题标签为探索肿瘤沉积对 PTC 患者的预后价值。关于数据集的具体样本量、变量字段、随访时长、结局事件数量等细节，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov 登记的研究，研究条件为探索肿瘤沉积对 PTC 患者的预后价值。研究方式为回顾大量 PTC 标本以判定 TD 的存在。关于标本来源机构、采集时间范围、病理判读流程与质量控制措施等，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于探讨肿瘤沉积在甲状腺乳头状癌中的预后意义，尤其是围绕无病生存期预测的建模研究；也可用于讨论 TD 与 ENE 在甲状腺癌病理判读中的区分问题，以及将 TD 纳入甲状腺癌病理采集变量的可行性论证。关于具体适用人群范围与外部验证场景，源站未提供。
【使用方法】
源站描述提到通过构建列线图来预测 PTC 患者的无病生存期，提示数据集的使用方向为预后模型构建与列线图可视化。关于数据预处理步骤、统计方法细节、模型验证方式及软件环境等，源站未提供。
【质量与限制】
该研究为基于大量 PTC 标本的回顾性分析，TD 的判定依赖病理形态学识别，而 TD 与 ENE 的定义易混淆，构成判读层面的潜在挑战。此外，TD 在甲状腺癌领域尚未被第 8 版 AJCC 手册与 2015 年 ATA 指南列为采集变量，缺乏统一的采集与报告标准。关于样本量、缺失数据、随访完整性及偏倚控制等具体质量指标，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov 登记的研究。关于引用格式、许可协议与使用限制，源站未提供。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06051838
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：探索肿瘤沉积对PTC患者预后价值的研究。肿瘤沉积（TD）是指位于瘤周脂肪组织中的结节，无淋巴结结构残留，其定义常与淋巴结外侵犯（ENE）相混淆，已在多种恶性肿瘤中被描述，并与较差的预后相关。在胃癌和结肠癌中，第8版AJCC手册要求将TD与ENE加以区分并分别采集。然而，在甲状腺癌中，TD作为一个采集变量在第8版AJCC手册和2015年ATA指南中均未纳入。本研究通过回顾大量甲状腺乳头状癌（PTC）标本揭示了TD的存在，并通过构建列线图以准确预测PTC患者的无病生存期，探讨了其预后价值。
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。
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