动脉栓塞治疗硬纤维瘤病
硬纤维瘤病为罕见病，每年每百万人约 1-2 例，具有局部侵袭性，组织学上以丰富基质组织中存在单克隆肌母细胞为特征。当前治疗策略已放弃首选切除，因术后复发常见且表型更具浸润性，非手术方法仍不理想，无症状者指南建议先主动监测
基本信息
资源简介
动脉栓塞治疗硬纤维瘤病
硬纤维瘤病是一种罕见的局部侵袭性肿瘤，每年每百万人中约有1至2例发病，组织学上以丰富基质组织中存在单克隆肌母细胞为特征。当前的治疗策略已放弃将手术切除作为首选方案，原因是术后复发较为常见，且复发后的表型往往更具浸润性；非手术方法的效果仍不理想，对于无症状患者，现行指南建议先进行一段时间的主动监测。在此背景下，动脉栓塞治疗硬纤维瘤病的疗效与安全性受到关注，已有若干回顾性和前瞻性研究报道了使用化疗栓塞（即使用载有化疗药物的颗粒进行动脉栓塞）所取得的有希望的结果。本数据集围绕动脉栓塞治疗硬纤维瘤病这一主题，汇集相关临床研究信息，供研究人员与临床工作者参考。
【数据集背景】
硬纤维瘤病为罕见病，发病率约为每年每百万人1至2例，具有局部侵袭性。其组织学特征为丰富基质组织中存在单克隆肌母细胞。当前治疗策略已不再将手术切除作为首选，因为切除后复发常见，且复发肿瘤的表型常更具浸润性。非手术治疗方法仍不理想。对于无症状的硬纤维瘤病，现行指南建议先采取主动监测。关于动脉栓塞治疗硬纤维瘤病的疗效与安全性，现有科学证据由若干回顾性和前瞻性研究构成，这些研究报道了通过化疗栓塞——即使用载有化疗药物的颗粒进行动脉栓塞——所取得的有希望的结果。本数据集所提出的治疗类型则有所不同。
【数据内容】
本数据集的主题标签为硬纤维瘤病。数据集英文名称为 Treatment of Desmoid Fibromatosis With Arterial Embolization。数据集收录的内容涉及硬纤维瘤病经动脉栓塞治疗的相关研究信息。源站描述中提及的条件为硬纤维瘤病。关于数据集具体包含的字段、记录条数、变量类型等详细内容，源站未提供。
【采集与来源】
本数据集来源于 clinicaltrials.gov。本站分类为肿瘤 / 其他。除来源站信息外，关于数据采集的具体时间范围、采集方式、纳入与排除标准等，源站未提供。
【适用场景】
本数据集适用于关注硬纤维瘤病治疗的研究人员与临床工作者，可用于了解动脉栓塞治疗硬纤维瘤病这一方向的研究概况。鉴于硬纤维瘤病为罕见病且当前治疗策略存在争议——手术切除不再作为首选、非手术方法仍不理想、无症状者建议主动监测——本数据集可为相关领域的证据梳理与进一步研究提供参考。关于数据集在其他具体场景下的适用性，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
硬纤维瘤病为罕见病，每年每百万人约1至2例，这一流行病学特征可能影响相关研究的样本量与证据强度。现有关于动脉栓塞治疗硬纤维瘤病疗效与安全性的科学证据由若干回顾性和前瞻性研究构成，源站描述中提及这些研究报道了化疗栓塞所取得的有希望的结果。关于本数据集自身的完整性、准确性、更新频率等质量指标，源站未提供。
【引用与许可】
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/NCT06945887
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
疾病：硬纤维瘤病。硬纤维瘤病较为罕见（每年每百万人1-2例），具有局部侵袭性，组织学特征为大量基质组织中存在单克隆肌母细胞。当前治疗策略已放弃首选切除术，因为切除后复发常见，且其表型往往更具浸润性。非手术方法仍非最优选择。对于无症状疾病，现行指南建议初期进行积极监测。关于动脉栓塞治疗硬纤维瘤病的疗效和安全性的当前科学证据，由若干回顾性和前瞻性研究构成。这些研究报告了通过化疗栓塞，即使用载有化疗药物的颗粒进行动脉栓塞，取得了有希望的结果。相反，我们提出的治疗类型将包括注射栓塞材料而不使用化疗，这是基于我们多年来在肌肉骨骼肿瘤动脉栓塞方面持续报告的积极结果。
多柔比星常用于治疗软组织肉瘤和其他间叶性恶性肿瘤。其用于治疗硬纤维瘤病虽有效，但伴随血液学、胃肠道和心脏毒性。因此，该药物仅用于有症状、无反应、快速生长或危及生命的纤维瘤病。
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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