I期结肠癌前哨淋巴结与器官保留手术

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 I 期结肠癌的前哨淋巴结与器官保留手术,涉及结肠癌、结肠腺癌、前哨淋巴结活检、荧光及荧光引导手术等方向

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医学影像Colon CancerColon AdenocarcinomaSentinel Lymph NodeSentinel Lymph Node BiopsyColon NeoplasmsColon NeoplasmFluorescenceFluorescence Guided SurgeryFluorescence LaparoscopyFluorescence-guided ResectionColon SurgeryIndocyanine Green (ICG)
Sentinel Node and Organ-sparing Surgery in Stage I Colon Carcinoma

基本信息

模态
医学影像
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

I期结肠癌前哨淋巴结与器官保留手术

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 I 期结肠癌的前哨淋巴结与器官保留手术,涉及结肠癌、结肠腺癌、前哨淋巴结活检、荧光及荧光引导手术等方向。源站描述指出,结直肠癌在荷兰发病率居第三、癌症相关死亡居第二,人群筛查后 T1-2 肿瘤检出增多,内镜切除更频繁;T1-2 结肠癌淋巴结转移风险较低,但局部切除无法评估淋巴结状态,CT 等术前影像诊断淋巴结转移的准确性有限,而结肠节段切除伴随较高并发症(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:结肠癌、结肠腺癌、前哨淋巴结、前哨淋巴结活检、结肠肿瘤、结肠新生物、荧光、荧光引导手术。结直肠癌是荷兰第三大常见癌症类型,也是癌症相关死亡的第二大原因。在引入人群筛查项目后,观察到 T1-2 肿瘤的发病率增加,导致内镜切除更为频繁。T1-2 结肠癌的淋巴结转移(LNM)风险相对较低。然而,局部切除无法评估淋巴结状态。此外,计算机断层扫描(CT)和其他术前影像学方法检测 LNM 的诊断准确性仍然有限。结肠节段切除术与显著的并发症发生率相关。基于大型人群数据集,33% 的患者至少经历一种并发

【主题与分类】

主题标签:Colon Cancer、Colon Adenocarcinoma、Sentinel Lymph Node、Sentinel Lymph Node Biopsy、Colon Neoplasms、Colon Neoplasm、Fluorescence、Fluorescence Guided Surgery、Fluorescence Laparoscopy、Fluorescence-guided Resection。本站分类:肿瘤/其他。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06652672

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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:结肠癌、结肠腺癌、前哨淋巴结、前哨淋巴结活检、结肠肿瘤、结肠肿瘤、荧光、荧光引导手术。结直肠癌是荷兰第三大常见癌症类型,也是癌症相关死亡的第二大原因。随着人群筛查项目的引入,T1-2期肿瘤的发病率有所增加,导致内镜下切除更为频繁。T1-2期结肠癌的淋巴结转移风险相对较低。然而,局部切除无法评估淋巴结状态。此外,计算机断层扫描(CT)及其他术前影像学检查方法检测淋巴结转移的诊断准确性仍然有限。节段性结肠切除术与显著的并发症发生率相关。基于大规模人群数据集,33%的患者至少经历一次并发症,包括吻合口漏,术后死亡率为1.5-3.1%。已知并发症会显著影响生活质量,并造成高昂的经济负担。

此外,21%的患者在节段性切除术后出现低位前切除综合征(LARS)的主要症状,据报道其对生活质量的影响与接受直肠癌切除术并发生LARS的患者相当。为尽量减少不必要的补充手术,采用了组织病理学风险分层。在荷兰,pT1-2期结肠癌中LNM存在的组织病理学危险因素包括分化差(高级别)、淋巴血管侵犯、高级别肿瘤出芽(Bd 2-3)以及Haggitt 4级。LNM的风险因危险因素数量、pT分期、息肉形态和切缘状态而异。对于预测LNM风险低于15%的pT1-2期肿瘤,可省略补充节段性切除术。治疗以风险分层为指导:对于5-15%的风险,首选积极随访;对于15-25%的风险,可考虑将积极随访作为补充节段性切除术的替代方案,通过共同决策进行;对于>25%的风险,节段性切除术是首选治疗。

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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