基于简单超声规则诊断附件肿块的新工具研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02218502

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   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：卵巢癌、卵巢恶性肿瘤、卵巢肿块、卵巢囊肿。在附件肿块的术前管理中，判断附件肿块是否为恶性至关重要。识别出癌症意味着不会延误治疗，并且可以在转诊至专科手术中心后实施适当的分期或减瘤手术。反之，良性病变可以在非中心医院进行保守治疗或微创手术。这将限制发病率并避免不必要的费用：腹腔镜手术出血量更少、住院时间更短、术后并发症更少，生活质量得到改善，并能更快恢复正常功能。有多种方法可区分良性与恶性附件肿块。临床实践中常用的方法是恶性风险指数（RMI）。RMI是一种易于使用的评分系统，被许多关于卵巢肿块管理的国家指南推荐，包括荷兰的国家指南。

RMI将超声变量、绝经状态和血清CA125结合成一个评分，用于术前预测卵巢癌风险。然而，据报道，RMI在截断值为200时的敏感度和特异度相对较低，分别为75-80%和85-90%。另一种称为“基于超声的简单规则”（简单规则）的方法，使用附件肿块的不同超声形态学特征（不包括绝经状态或血清CA125测量）。它包括五条预测恶性的简单超声规则（M规则）和五条预测良性肿瘤的规则（B规则）。如果M规则和B规则均符合或均不符合（20%的患者），则检测结果不确定。近期报告显示，简单规则可能优于RMI。对于简单超声规则得出不确定结果的附件肿块，可由经验丰富的超声检查者对灰阶和彩色多普勒超声图像进行主观评估，作为第二阶段检测，以

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。