EVERiST:图像检测副阴部动脉对保留神经前列腺切除术后勃起功能恢复的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌患者接受保留神经根治性前列腺切除术后的勃起功能恢复问题,关注多参数 MRI(mpMRI)检测到的副阴部动脉对术后勃起功能恢复的影响

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clinicaltrials
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医学影像预测Radical ProstatectomyRobotic Radical Prostatectomy
EVERiST: Impact of Image Detected Accessory Pudendal Artery on Erection Recovery After Nerve Sparing Prostatectomy

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

EVERiST:图像检测副阴部动脉对保留神经前列腺切除术后勃起功能恢复的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦前列腺癌患者接受保留神经根治性前列腺切除术后的勃起功能恢复问题,关注多参数 MRI(mpMRI)检测到的副阴部动脉对术后勃起功能恢复的影响。数据覆盖根治性前列腺切除术、术后勃起功能障碍、动脉供血不足所致勃起功能障碍及机器人辅助根治性前列腺切除术等主题,可用于分析影像学检测指标与术后功能结局之间的关系,支持勃起功能恢复的预测性研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:根治性前列腺切除术、根治性前列腺切除术后勃起功能障碍、动脉供血不足所致勃起功能障碍、机器人辅助根治性前列腺切除术。前列腺癌是英国男性中最常见的癌症,也是癌症相关死亡的第二大原因,每年新诊断病例超过55,000例。它是一个重大的健康问题,但若早期发现,局限性前列腺癌通常可成功治疗。手术(根治性前列腺切除术)或放疗等治疗旨在治愈该疾病。多年来,影像技术已显著进步。一种称为多参数MRI(mpMRI)的专门扫描现已被常规用于诊断前列腺癌并引导活检,使医生能够精确靶向关注区域。尽管有这些进步,前列腺癌手术即使采用现代机器人辅助技术,仍可能具有长期……

【主题与分类】

主题标签:Radical Prostatectomy、Robotic Radical Prostatectomy。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07597798

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

数据说明

条件:根治性前列腺切除术、根治性前列腺切除术后勃起功能障碍、动脉供血不足所致勃起功能障碍、机器人辅助根治性前列腺切除术。前列腺癌是英国男性中最常见的癌症,也是癌症相关死亡的第二大原因,每年新诊断病例超过55,000例。它是一个重要的健康问题,但若能在早期发现,局限性前列腺癌通常可以得到成功治疗。手术(根治性前列腺切除术)或放疗等治疗方法旨在治愈该疾病。多年来,影像技术取得了显著进步。一种称为多参数MRI(mpMRI)的专门扫描现已常规用于诊断前列腺癌并引导活检,使医生能够精确靶向关注区域。尽管有这些进步,前列腺癌手术即使采用现代机器人辅助技术,仍可能带来长期副作用。这些副作用包括勃起功能障碍(ED)和尿失禁,二者均可对患者的生活质量产生显著影响。

事实上,性功能不佳是术后最常被报告的问题之一,影响许多患者的精神和情绪健康。每年,英格兰有约8000名男性通过NHS接受根治性前列腺切除术,其中大多数人会经历某种程度的这些副作用。诸如保留神经血管束(NVB)等手术技术旨在保护前列腺周围对勃起功能至关重要的神经和血管。然而,保留NVB手术后勃起功能的恢复情况难以预测,许多患者未能恢复完全的性功能。其原因尚未完全明了。一些专家认为勃起功能障碍可能源于血管损伤,而另一些则认为神经损伤是主要原因。很可能两种因素都起作用。一个被忽视的问题可能是骨盆解剖结构的变异。多达38%的男性中,供应阴茎的血管——如副阴部动脉(APAs)——的位置可能与预期不同。这些变异在……期间往往未被考虑。

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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