MRI引导经尿道HIFU治疗多种前列腺疾病
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 MRI 引导的经尿道高强度聚焦超声(HIFU)用于多种前列腺疾病

基本信息
资源简介
MRI引导经尿道HIFU治疗多种前列腺疾病
该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为 MRI 引导的经尿道高强度聚焦超声(HIFU)用于多种前列腺疾病。覆盖的疾病包括 Localised Prostate Cancer、Locally Advanced Prostate Cancer、Locally Recurrent Prostate Cancer 以及 Benign Prostatic Hyperplasia。源站描述指出前列腺癌是芬兰男性中最常见的癌症,BPH 患病率随年龄升高,可导致下尿路症状;现有根治性治疗如放疗和根治性前列腺切除术虽能获得局部控制,但严重影响泌尿生殖功能与生活质量,部分患者不适合手术或无法耐受放疗(来源 clinicaltrial。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Localised Prostate Cancer, Locally Advanced Prostate Cancer, Locally Recurrent Prostate Cancer, Benign Prostatic Hyperplasia。前列腺癌(PC)是芬兰男性中最常见的癌症,发病率居所有癌症之首。良性前列腺增生(BPH)同样患病率高,并随年龄增长而增加。BPH 可能引起有害的下尿路症状(LUTS),已有证据表明,到 60 岁时,超过 50% 的男性患有具有临床意义的前列腺 BPH,而 60 岁以上男性中高达 40% 受 LUTS 困扰。目前针对 PC 的根治性治疗,即放疗(RT)和根治性前列腺切除术(RP),可提供理想的肿瘤局部控制,但对泌尿生殖功能和生活质量(QoL)有重大影响。部分患者因合并疾病或既往治疗而不适合手术或无法耐受 RT。目前 l
【主题与分类】
主题标签:Localised Prostate Cancer、Locally Advanced Prostate Cancer、Locally Recurrent Prostate Cancer、Benign Prostatic Hyperplasia。本站分类:肿瘤/前列腺癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03350529
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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03350529
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病:局限性前列腺癌、局部晚期前列腺癌、局部复发性前列腺癌、良性前列腺增生。前列腺癌(PC)是芬兰男性中最常见的癌症,其发病率在所有癌症中最高。良性前列腺增生(BPH)同样具有较高的患病率,且随年龄增长而增加。BPH可能导致有害的下尿路症状(LUTS),研究表明,到60岁时,超过50%的男性患有临床显著的前列腺BPH,而60岁以上男性中高达40%遭受LUTS困扰。目前,针对PC的治愈性治疗手段——放射治疗(RT)和根治性前列腺切除术(RP)——虽能提供理想的肿瘤局部控制,但对泌尿生殖功能和生活质量(QoL)有重大影响。部分患者因伴随疾病或既往治疗而不适合手术或无法耐受RT。目前,较低风险PC越来越多地采用主动监测管理。然而,PC的诊断及主动监测本身均可能导致显著的心理和情绪负担,损害QoL。
此外,相当数量的病例在某一阶段最终接受根治性治疗,其原因或是风险分级上调,或是患者偏好。对于这些患者,最佳治疗可能是能够充分控制肿瘤且对生活质量影响较小的局灶治疗。关于放疗后局部复发的最佳治疗存在争议。45%的患者将在放疗后8年内出现局部复发。雄激素剥夺治疗(ADT)仅能暂时延缓疾病进展,而挽救性根治性前列腺切除术(RP)包含重大风险且技术难度高,但可在部分经选择的患者中提供长期治愈。在姑息治疗方面,亟需创伤更小的辅助疗法,因为转移性或局部晚期前列腺癌(PC)患者通常体能状态较差。良性前列腺梗阻的治疗也因患者老龄化和合并症众多而面临传统治疗模式的挑战。经尿道前列腺电切术(TURP)
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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