四川省胃癌早期发现与筛查策略-前瞻性队列研究 (WCH-GC-SIGES-01)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为四川省胃癌早期发现与筛查策略的前瞻性队列研究。源站描述指出,幽门螺杆菌感染是胃癌重要致癌因素,慢性萎缩性胃炎为常见癌前疾病,二者并发时胃癌发生风险预测研究尚少,且缺乏基于血清学的人群筛查方案

Jian-Kun HuJian-Kun Hu
clinicaltrials
浏览 3
其他预测Neoplasm, StomachH. Pylori InfectionChronic Atrophic Gastritis
Early Detection and Screening Strategy of Gatric Cancer in Sichuan Province-A Prospective Cohort Study (WCH-GC-SIGES-01)

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

四川省胃癌早期发现与筛查策略-前瞻性队列研究 (WCH-GC-SIGES-01)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,主题为四川省胃癌早期发现与筛查策略的前瞻性队列研究。源站描述指出,幽门螺杆菌感染是胃癌重要致癌因素,慢性萎缩性胃炎为常见癌前疾病,二者并发时胃癌发生风险预测研究尚少,且缺乏基于血清学的人群筛查方案。研究旨在通过血清学方法评估幽门螺杆菌感染合并慢性萎缩性胃炎人群的胃癌发生风险及诊断价值,为中国胃癌筛查项目提供临床流行病学证据。数据可用于胃癌风险预测与筛查策略研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胃肿瘤、幽门螺杆菌感染、慢性萎缩性胃炎。幽门螺杆菌是胃癌最重要的致癌因素之一,在诱发胃炎、萎缩和癌变中起关键作用。慢性萎缩性胃炎(CAG)是一种常见的癌前疾病,CAG患者成为高危人群,需要定期随访。然而,关于幽门螺杆菌感染与CAG并发时胃癌发生风险预测的研究仍然很少。特别是,仍然没有基于血清学的人群筛查方案。为中国胃癌筛查项目提供证据的相对临床流行病学研究非常罕见。本研究旨在通过血清学方法评估中国四川省幽门螺杆菌感染合并CAG人群的胃癌发生风险和诊断价值。我们还计划……

【主题与分类】

主题标签:Neoplasm, Stomach、H. Pylori Infection、Chronic Atrophic Gastritis。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03597672

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

下载信息

注册下载

需要注册 Kaggle 账号并登录后下载,适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。

暂未开放

公开下载

无需注册即可直接获取公开样本或文档,适合快速预览和评估数据集质量。

免登录

有偿下载

公开数据集受托下载与技术交付服务。

提供高速下载与技术交付服务(收技术服务费,非数据销售)

暂未开放

当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管,完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03597672

标准获取流程:

  1. 访问源站链接,注册/登录账号;
  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
  3. 部分平台提供 SDK,例如:
    • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
    • 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

条件:肿瘤、胃、幽门螺杆菌感染、慢性萎缩性胃炎。幽门螺杆菌是胃癌最重要的致癌因素之一,在诱发胃炎、萎缩和癌变中起关键作用。慢性萎缩性胃炎(CAG)是一种常见的癌前疾病,CAG患者成为高危人群,需要定期随访。然而,关于幽门螺杆菌感染合并CAG时胃癌发生风险预测的研究仍然匮乏。尤其是,仍没有基于血清学的人群筛查方案。为中国胃癌筛查项目提供证据的相关临床流行病学研究非常少见。本研究旨在通过血清学方法评估中国四川省幽门螺杆菌感染合并CAG人群的胃癌发生风险和诊断价值。我们还计划设计适合中国四川省人群的优化筛查方案。

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。

数据缺失?

依托陕西、四川两大基地,我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系,覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程,为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。

⚡️ 需要数据支持或标注服务?立即联系我们获取专业方案。

获取专属数据定制方案