光学成像用于非黑色素瘤皮肤癌术前勾画

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非黑色素瘤皮肤癌(包括基底细胞癌与鳞状细胞癌)的术前边界勾画。研究评估偏振增强反射与荧光成像设备 PERFIS 在手术前标定肿瘤边缘的能力与效果

Massachusetts General HospitalMassachusetts General Hospital
clinicaltrials
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图像图像分割Carcinoma, Basal CellCarcinoma, Squamous Cell
Optical Imaging for Preoperative Delineation of Nonmelanoma Skin Cancers

基本信息

模态
图像
任务类型
图像分割
创建/更新时间
2026-10-09

资源简介

光学成像用于非黑色素瘤皮肤癌术前勾画

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦非黑色素瘤皮肤癌(包括基底细胞癌与鳞状细胞癌)的术前边界勾画。研究评估偏振增强反射与荧光成像设备 PERFIS 在手术前标定肿瘤边缘的能力与效果。PERFIS 为无害非侵入设备,已在体外与体内用于生物组织成像,本研究中用于术前对非黑色素瘤皮肤癌病灶成像,不影响患者护理或治疗决策,也不额外使用组织。成像前按常规无菌技术准备并清洁病灶,依据肉眼观察在肿瘤明显边缘标记长轴与短轴,以保证无偏切除(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Carcinoma, Basal Cell, Carcinoma, Squamous Cell. 本研究的目的是评估使用偏振增强反射与荧光成像设备 PERFIS(见设备手册)在手术前勾画非黑色素瘤皮肤癌边缘的能力与效果。PERFIS 是一种无害且非侵入性的设备,已在体外和体内用于生物组织成像。在本研究中,它将在手术前用于对非黑色素瘤皮肤癌病灶成像。使用 PERFIS 不会以任何方式影响患者护理或治疗决策。不会使用额外组织进行成像。成像前,将按常规无菌技术准备并清洁患者病灶。基于肉眼观察,将肿瘤的长轴和短轴精确标记在明显的肿瘤边缘处,以确保无偏的肿瘤切除。对于 ma

【主题与分类】

主题标签:Carcinoma, Basal Cell、Carcinoma, Squamous Cell。本站分类:肿瘤/皮肤癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02666833

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    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

疾病:基底细胞癌、鳞状细胞癌。本研究旨在评估使用偏振增强反射与荧光成像设备PERFIS(参见设备手册)在手术前界定非黑色素瘤皮肤癌边界的性能和效果。PERFIS是一种无害且非侵入性的设备,已在体外和体内用于生物组织成像。在本研究中,它将在手术前用于对非黑色素瘤皮肤癌病灶进行成像。使用PERFIS不会以任何方式影响患者护理或治疗决策。不会使用额外组织进行成像。成像前,将按照常规无菌技术对患者病灶进行准备和清洁。基于肉眼观察,将精确在肿瘤的明显边缘处标记肿瘤的长轴和短轴,以确保无偏倚的肿瘤切除。为进行标记,研究者将使用无菌蓝色标记笔,该标记笔在440 nm的光学偏振图像中不会显现。标记后,将使用尺子测量肿瘤长轴和短轴的长度。

将拍摄肿瘤照片(并使用标尺作为参考比例)。测量和拍照后,将使用PERFIS设备进行偏振反射光学成像。PERFIS成像设备的照片见设备手册。成像过程中,肿瘤及周围皮肤将由非相干光源(氙弧灯结合干涉滤光片)发出的连续波低强度单色光照射,波长为440 nm,皮肤上的功率密度约为0.4 mW/cm²。该功率密度远低于标准安全阈值。本研究不会使用其他波长或功率密度。光源由快门控制,除用户控制图像采集期间外,快门保持关闭。一旦PERFIS设备置于患者皮肤表面,即开始成像。快门打开

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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