机器人对比腹腔镜与开腹手术治疗腹盆腔肿瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦腹盆腔恶性肿瘤的手术治疗比较,涵盖胰腺、胃、直肠、宫颈、子宫内膜、肾及前列腺七类非转移性实体瘤

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Robotic vs Laparoscopic and Open Surgery for Abdominopelvic Cancers

基本信息

模态
文本
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

机器人对比腹腔镜与开腹手术治疗腹盆腔肿瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦腹盆腔恶性肿瘤的手术治疗比较,涵盖胰腺、胃、直肠、宫颈、子宫内膜、肾及前列腺七类非转移性实体瘤。研究为单中心回顾性队列设计,在韩国首尔 Asan Medical Center 开展,纳入 18 岁及以上接受根治性腹盆腔手术的成人患者。数据可用于比较机器人、腹腔镜与开腹手术在肿瘤学结局、围手术期指标等方面的差异,支持手术方式选择与预后预测建模(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胰腺肿瘤、胃肿瘤、直肠肿瘤、宫颈肿瘤、子宫内膜肿瘤、肾肿瘤、前列腺肿瘤。研究设计:这是一项单中心、回顾性队列研究,在韩国首尔的一家大型三级转诊中心 Asan Medical Center 开展。研究方案经 Asan Medical Center 机构审查委员会批准(批准号 2026-0316),由于回顾性设计,豁免了书面知情同意要求。研究报告遵循外科队列、横断面和病例对照研究报告强化指南(STROCSS)。研究人群:18 岁及以上成人,因七种非转移性恶性实体瘤(胰腺、胃、直肠、宫颈、子宫内膜、肾……)之一接受根治性腹盆腔手术。

【主题与分类】

主题标签:Pancreatic Neoplasms、Stomach Neoplasms、Rectal Neoplasms、Uterine Cervical Neoplasms、Endometrial Neoplasms、Kidney Neoplasms、Prostatic Neoplasms。本站分类:肿瘤/前列腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07821775

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    • 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

疾病类型:胰腺肿瘤、胃肿瘤、直肠肿瘤、子宫颈肿瘤、子宫内膜肿瘤、肾脏肿瘤、前列腺肿瘤。研究设计:这是一项在韩国首尔大型三级转诊中心峨山医疗中心开展的单中心、回顾性队列研究。研究方案经峨山医疗中心机构审查委员会批准(批准号2026-0316),因回顾性设计而豁免书面知情同意要求。本研究按照《外科队列、横断面和病例对照研究报告强化指南》(STROCSS)进行报告。研究人群:2012年1月1日至2021年12月31日期间,因七种非转移性恶性实体肿瘤(胰腺癌、胃癌、直肠癌、宫颈癌、子宫内膜癌、肾癌或前列腺癌)之一接受根治性意向腹盆腔手术的18岁及以上成人被视为符合条件。

排除标准为:术前存在远处转移、既往治疗癌症后出现复发疾病,或关键人口学、合并症、手术或结局数据不完整。暴露 根据手术方式将患者分为三组:开放手术、腹腔镜手术和机器人手术。构建了两个配对队列进行比较有效性分析:(1)所有七种癌症类型的开放手术与机器人手术比较;(2)六种癌症类型的腹腔镜手术与机器人手术比较(排除前列腺癌,因为研究期间研究机构未开展腹腔镜前列腺切除术)。主要结局 1年无病生存期(DFS),定义为从手术到首次发生癌症复发、远处转移或任何原因死亡的时间间隔。选择1年时间范围是因为在纳入的恶性肿瘤中,术后第一年系统性地可获得术后肿瘤学监测数据。次要结局 * 1年全因死亡率 * 整个随访期间的总死亡率 * 主要术后

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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