整合基因组前列腺评分与MRI靶向前列腺穿刺活检

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04541030

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数据说明

条件：前列腺癌。背景：* 前列腺癌是男性中最常见的恶性肿瘤之一。虽然许多男性符合主动监测（AS）的条件，但那些患有中危疾病的男性尽管面临病态风险，通常仍被推荐接受根治性治疗。* 前列腺癌的局部治疗已被推广为前列腺癌管理标准范式——即刻根治性前列腺切除术（RP）与AS——的替代方案。局部治疗选择性地治疗癌症区域，保留前列腺的其余部分。* 尽管局部治疗在减少副作用和帮助前列腺癌患者避免根治性治疗方面展现出巨大潜力，但需要仔细筛选患者。* Oncotype DX基因组前列腺评分（GPS）检测的开发基于从活检样本中极少量前列腺肿瘤组织中提取并扩增足够数量和质量的RNA的能力。利用这些样本，一项发现研究确定了12个与多个临床相关终点相关的癌症相关基因，包括不良病理、生化复发、临床复发和前列腺癌相关死亡。

• GPS检测利用这12个基因和5个参考基因构建算法，得出0-100分的评分，以预测不良病理的可能性。 * 本研究的目标是评估GPS如何与MRI结合使用，以改善前列腺癌局灶治疗的患者选择。 目标： -确定在诊断活检前6个月内进行MRI，活检在RP前6个月内，且多参数MRI（mpMRI）未发现病灶的情况下，连续GPS评分与全前列腺切除标本上的隐匿性高风险和/或非器官局限性疾病之间是否存在正相关。 入选标准： * 来自18岁以上男性的样本和图像，这些男性被诊断为NCCN低危或中危前列腺癌，并接受了

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

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。