术前高频超声评估头颈部皮肤癌皮损范围对切缘阳性及复发的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦头颈部非黑色素瘤皮肤癌(NMSC),包括基底细胞癌(BCC)和皮肤鳞状细胞癌(cSCC)等亚型

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医学影像预测Basal Cell Carcinoma of SkinCutaneous Squamous Cell Carcinoma (CSCC)Basal Cell Carcinoma (BCC)Non-Melanoma Skin Cancer (NMSC)
Impact of Preoperative High-Frequency Ultrasound Cutaneous Lesion Extent Assessment on Excision Margin Positivity in Head and Neck Skin Cancer, and the Relationship Between Preoperative Assessment Methods, Inadequate Excision Margins, and Tumor Recurrence

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

术前高频超声评估头颈部皮肤癌皮损范围对切缘阳性及复发的影响

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦头颈部非黑色素瘤皮肤癌(NMSC),包括基底细胞癌(BCC)和皮肤鳞状细胞癌(cSCC)等亚型。数据围绕术前高频超声评估皮损范围与手术切缘阳性之间的关系,以及术前评估方法、切缘不充分与肿瘤复发之间的关联。可用于研究术前影像评估对切缘状态和复发风险的预测价值,辅助优化头颈部皮肤癌的手术切缘管理(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:皮肤基底细胞癌、皮肤鳞状细胞癌(CSCC)、原位皮肤鳞状细胞癌(CSCCis)、头颈部皮肤鳞状细胞癌、基底细胞癌(BCC)、头颈部基底细胞癌、非黑色素瘤皮肤癌(NMSC)。非黑色素瘤皮肤癌(NMSC),尤其是基底细胞癌(BCC)和皮肤鳞状细胞癌(cSCC),是白种人中最常见的恶性肿瘤,由于长期紫外线暴露,大多数肿瘤位于头颈部。尽管 BCC 的转移潜能极低,而 cSCC 具有更高的淋巴结扩散风险,但两者均可导致显著的局部组织破坏以及功能和外观损害。组织学切缘阴性的完整切除仍是标准治疗;然而,不完全或切缘过近的切除被报道在一个亚

【主题与分类】

主题标签:Basal Cell Carcinoma of Skin、Cutaneous Squamous Cell Carcinoma (CSCC)、Basal Cell Carcinoma (BCC)、Non-Melanoma Skin Cancer (NMSC)。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07361666

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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:皮肤基底细胞癌、皮肤鳞状细胞癌(CSCC)、原位皮肤鳞状细胞癌(CSCCis)、头颈部皮肤鳞状细胞癌、基底细胞癌(BCC)、头颈部基底细胞癌、非黑色素瘤皮肤癌(NMSC)。非黑色素瘤皮肤癌(NMSC),尤其是基底细胞癌(BCC)和皮肤鳞状细胞癌(cSCC),是白种人中最常见的恶性肿瘤,由于长期紫外线暴露,大多数肿瘤位于头颈部。尽管BCC的转移潜能极低,而cSCC的淋巴结播散风险较高,但两者均可导致显著的局部组织破坏以及功能和外观损害。组织学切缘阴性的完整切除仍是标准治疗;然而,据报道相当比例病例存在切缘不完全或切缘过近,这与局部复发风险增加、需要额外治疗以及更高的医疗费用相关。术前皮肤镜检查可改善肿瘤侧缘的勾画,但无法评估浸润深度。

高频超声(HFUS)是一种快速、无创的成像方式,可显示浅表皮肤结构并估计肿瘤厚度。既往研究提示HFUS与组织病理学浸润深度具有良好的一致性,但结果并不完全一致,且HFUS尚未被纳入非黑色素瘤皮肤癌(NMSC)术前评估的主要指南推荐。需要进一步的前瞻性数据来阐明HFUS能否改善手术规划和切缘控制。本前瞻性研究旨在评估在头颈部基底细胞癌(BCC)和皮肤鳞状细胞癌(cSCC)的标准皮肤镜评估基础上增加术前HFUS的影响。主要目标为:(1)比较仅接受皮肤镜评估的病变与同时接受皮肤镜和HFUS评估的病变之间,组织病理学切缘阳性或不足(<1 mm)的发生频率;(2)评估5年局部复发率与术前评估方法、组织病理学切缘状态及后续处理的关系。

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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