自身免疫性胰腺炎、胰腺及胰腺外癌(AiPPEAR)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦自身免疫性胰腺炎(AIP)与胰腺癌及胰腺外癌的关联。AIP 包含 1 型和 2 型两种组织学类型,1 型为 IgG4 相关疾病的胰腺表现,2 型与炎症性肠病同时发生密切相关

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表格预测Autoimmune Pancreatitis Type 1Autoimmune Pancreatitis Type 2
Autoimmune Pancreatitis, Pancreatic and Extrapancreatic cAnceR (AiPPEAR)

基本信息

模态
表格
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

自身免疫性胰腺炎、胰腺及胰腺外癌(AiPPEAR)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦自身免疫性胰腺炎(AIP)与胰腺癌及胰腺外癌的关联。AIP 包含 1 型和 2 型两种组织学类型,1 型为 IgG4 相关疾病的胰腺表现,2 型与炎症性肠病同时发生密切相关。AIP 患者尤其 1 型存在复发风险,并可能发生胰腺外分泌和内分泌功能不全。慢性胰腺炎增加胰腺癌风险已被广泛认可,但 AIP 与胰腺癌的关联仍有争议,AIP 可模仿胰腺癌,也有并存报道,日本回顾性数据提示胰腺癌高风险。数据可用于研究 AIP 与胰腺癌风险的关联及预测(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:自身免疫性胰腺炎 1 型、自身免疫性胰腺炎 2 型。自身免疫性胰腺炎(AIP)是一种复发性胰腺炎,包含两种组织学类型,具有不同的临床、血清学和预后特征。1 型 AIP 是 IgG4 相关疾病的胰腺表现,而 2 型 AIP 是一种孤立的胰腺疾病,与炎症性肠病(IBD)的同时发生密切相关。AIP 患者,尤其是 1 型,面临复发风险,并可能发生胰腺外分泌和内分泌功能不全。虽然慢性胰腺炎增加胰腺癌风险已被广泛认可,但 AIP 与胰腺癌之间的关联仍更具争议。AIP 可模仿胰腺癌,且已有并存报道。来自日本的回顾性数据提示胰腺癌高风险

【主题与分类】

主题标签:Autoimmune Pancreatitis Type 1、Autoimmune Pancreatitis Type 2。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06328101

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    • 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

疾病:1型自身免疫性胰腺炎、2型自身免疫性胰腺炎。自身免疫性胰腺炎(AIP)是一种复发性胰腺炎,包含两种组织学类型,具有不同的临床、血清学和预后特征。1型AIP是IgG4相关疾病的胰腺表现,而2型AIP是一种孤立的胰腺疾病,与炎症性肠病(IBD)的同时发生密切相关。AIP患者,尤其是1型患者,面临复发风险,并可能发展为外分泌和内分泌胰腺功能不全。尽管慢性胰腺炎增加胰腺癌风险已被广泛认可,但AIP与胰腺癌之间的关联仍更具争议性。AIP可模仿胰腺癌,且已有两者并存的报道。来自日本的回顾性数据提示AIP患者发生胰腺癌和胆管癌的风险较高。然而,关于AIP与胰腺癌关系的具体数据仍然匮乏。日本研究提示,与一般人群相比,AIP患者胰腺外癌症的发生率更高。

德国单中心数据支持这一说法。最常报告的癌症包括肺癌、胃癌和前列腺癌,约占AIP诊断时或诊断后检测到的所有癌症的50%。然而,AIP和癌症的时间跨度均未界定,可能引入了偏倚。现有数据需谨慎解读,因为尚无研究将AIP患者中最常见癌症的发病率直接与普通人群中按年龄分组和性别匹配的对照进行比较。为弥补这一知识空白,在Pancreas2000框架下启动了一项全球性、多中心、回顾性AIP患者队列研究。该试验将评估AIP患者的癌症发病率和患病率,并与年龄匹配的对照进行比较。该试验基于REDCap问卷,包含以下信息。1. 人口学详细信息

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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