膀胱肿瘤T分期：MRI与解剖病理学分析的关联

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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05464576

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数据说明

条件：膀胱肿瘤、MRI、浸润、诊断。这是一项单中心研究，旨在比较被诊断为膀胱肿瘤并经常规护理组织学确认的参与者的MRI报告与解剖病理学报告。膀胱肿瘤是常见病变，法国每年新增13，000例。根据病变的数量、范围及其浸润程度（浅表或更深），它们可以表现出从最良性到最严重阶段的各种类型的损害。我们还知道，治疗时间越短，最终预后越好。一旦发现浸润性病变就立即处理，可显著降低进展的可能性。因此，有必要改善患者护理。

目前，当泌尿科医生在膀胱镜检查（泌尿科医生在检查过程中注意膀胱病变的有无）中观察到膀胱病变时，了解其分期（以及适用时的浸润程度）——这将决定后续治疗——的唯一方法是进行一种称为经尿道膀胱肿瘤电切术（TURB）的干预，以切除病变，随后在解剖病理学实验室进行分析。这种分析是根据国际标准对肿瘤分期的最佳解读，也是获得肿瘤病变诊断的唯一途径。事实上，迄今为止，尚无任何影像学技术（超声、扫描仪等）能够实现这一点。泌尿道的CT扫描目前仅用于识别上泌尿道或淋巴结的病变。然而，近年来，这些技术有了显著发展，研究表明，MRI似乎有能力确定膀胱病变的肿瘤分期。

研究人员拟证明MRI在判断肿瘤浸润方面相较于经尿道膀胱肿瘤电切术（TURB）所取样本的解剖病理学分析具有的价值。这将有助于在人文与病理层面为患者提供更好的诊疗。

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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