前列腺癌主动监测前瞻性登记:韩国泌尿肿瘤学会数据库

该数据来自韩国泌尿肿瘤学会建立的前列腺癌主动监测前瞻性登记数据库,覆盖全国多家机构,2019年5月至2021年6月纳入296例患者

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医学影像预测Medicine, Health and Life Sciences
Establishment of Prospective Registry of Active Surveillance for Prostate Cancer: The Korean Urological Oncology Society Database

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-21

资源简介

前列腺癌主动监测前瞻性登记:韩国泌尿肿瘤学会数据库

Establishment of Prospective Registry of Active Surveillance for Prostate Cancer: The Korean Urological Oncology Society Database

该数据来自韩国泌尿肿瘤学会建立的前列腺癌主动监测前瞻性登记数据库,覆盖全国多家机构,2019年5月至2021年6月纳入296例患者。登记记录纵向临床信息,包括多参数磁共振成像和疾病特异性结局,并依据病理确诊、PSA≤20 ng/mL、ISUP分级1或2、临床T分期≤T2c、阳性穿刺针比例≤50%及单针最大癌组织占比≤50%等标准筛选患者。数据可用于前列腺癌主动监测人群的临床特征分析、疾病进展与结局预测等研究(来源 DataONE)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):目的:利用韩国泌尿肿瘤学会(KUOS)数据库建立前列腺癌(PC)主动监测(AS)的前瞻性登记,并呈现中期分析。材料与方法:KUOS前列腺癌主动监测登记(KUOS-AS-PC)于2019年5月组建,由全国多家机构组成。纳入标准如下:患者(1)病理证实为前列腺癌;(2)活检前前列腺特异性抗原(PSA)≤20 ng/mL;(3)国际泌尿病理学会(ISUP)分级1或2(无筛状结构4);(4)临床T分期≤T2c;(5)阳性穿刺针比例≤50%;(6)单针最大癌组织占比≤50%。记录详细的纵向临床信息,包括多参数磁共振成像和疾病特异性结局。结果:2019年5月至2021年6月,共纳入296例患者,且

【主题与分类】

主题标签:Medicine, Health and Life Sciences。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3Ae77f2fca3d50753958acb1f5257214be806cf181818844db5534ba9880ac9319

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数据说明

目的:利用韩国泌尿肿瘤学会(KUOS)数据库建立前列腺癌(PC)主动监测(AS)的前瞻性登记研究,并呈现中期分析结果。材料与方法:KUOS前列腺癌主动监测登记研究(KUOS-AS-PC)于2019年5月组建,由全国多家机构参与。纳入标准如下:患者须满足(1)病理证实为前列腺癌;(2)活检前前列腺特异性抗原(PSA)≤20 ng/mL;(3)国际泌尿病理学会(ISUP)分级1级或2级(无筛状结构4级);(4)临床T分期≤T2c;(5)阳性穿刺针数比例≤50%;(6)单针最大癌组织累及比例≤50%。详细记录纵向临床信息,包括多参数磁共振成像及疾病特异性结局。结果:2019年5月至2021年6月,共纳入296例患者,其中284例纳入分析。入组时平均年龄±标准差(SD)为68.7±8.2岁。中位随访时间为11.2个月(5.9–16.8个月)。

大多数患者活检前PSA≤10 ng/mL(91.2%)、PSA密度<0.2 ng/mL²(79.7%)、ISUP分级分组1级(94.4%)、单针阳性(65.7%)、穿刺针内癌组织最大受累≤20%(78.1%),临床T分期为T1c或更低(72.9%)。52例(18.3%)因各种原因终止主动监测(AS)。干预方式包括根治性前列腺切除术(80.8%)、经尿道前列腺切除术(5.8%)、原发性雄激素剥夺治疗(5.8%)、放疗(5.8%)和局灶治疗(1.9%)。至干预的平均±标准差时间为8.9±5.2个月。终止原因包括病理学重新分级(59.6%)、患者意愿(25.0%)和影像学重新分级(9.6%)。2例(4.8%)患者病理Gleason评分升级至ISUP分级分组4级,无生化复发。结论:KUOS建立了韩国接受AS的前列腺癌(PC)患者成功的前瞻性数据库,命名为KUOS-AS-PC注册研究。

数据加载示例(图像类)

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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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