拉丁美洲胃癌高危人群内镜监测:ECHOS队列研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为在智利圣地亚哥Pontificia Universidad Católica de Chile医疗系统开展的ECHOS回顾性纵向队列研究,覆盖胃癌、胃异型增生、萎缩性胃炎及幽门螺杆菌感染人群

Pontificia Universidad Catolica de ChilePontificia Universidad Catolica de Chile
clinicaltrials
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视频预测Gastric CancerDysplasia StomachAtrophic GastritisHelicobacter Pylori Infection
Endoscopic Surveillance on a High-risk Population for Gastric Cancer in Latin America: The ECHOS Cohort Study.

基本信息

模态
视频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-22

资源简介

拉丁美洲胃癌高危人群内镜监测:ECHOS队列研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,为在智利圣地亚哥Pontificia Universidad Católica de Chile医疗系统开展的ECHOS回顾性纵向队列研究,覆盖胃癌、胃异型增生、萎缩性胃炎及幽门螺杆菌感染人群。纳入2015年6月至2021年6月期间接受至少一次非急诊门诊内镜并活检的18岁以上患者,基线后至少6个月再次接受监测性内镜者进入队列。数据可用于胃癌高危人群内镜监测模式与结局的预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Gastric Cancer、Dysplasia Stomach、Atrophic Gastritis、Helicobacter Pylori Infection。Endoscopic Cohort and Histological OLGA staging(ECHOS)研究是一项回顾性纵向队列,在智利圣地亚哥拥有3个内镜单位的开放医疗系统Pontificia Universidad Católica de Chile health care system中开展。18岁及以上患者若在2015年6月至2021年6月期间至少接受过一次非急诊门诊EGD并按USSBP采集胃活检,则符合研究条件。基线EGD定义为该时间范围内符合纳入标准的最早检查。参与者若接受了后续“监测”EGD,则纳入队列。为使后续EGD符合监测资格,其需在基线EGD后至少6个月进行并包括胃活检。

【主题与分类】

主题标签:Gastric Cancer、Dysplasia Stomach、Atrophic Gastritis、Helicobacter Pylori Infection。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05969444

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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

条件:胃癌、胃异型增生、萎缩性胃炎、幽门螺杆菌感染。内镜队列与组织学OLGA分期(ECHOS)研究是一项回顾性纵向队列研究,建立于智利天主教大学医疗保健系统内,该系统为开放式医疗保健系统,在智利圣地亚哥设有3个内镜中心。年龄18岁及以上的患者,若在2015年6月至2021年6月期间至少接受过一次非急诊门诊EGD,且按照USSBP采集了胃活检,则符合研究入选条件。基线EGD定义为该时间段内符合入选标准的最早一次检查。参与者在接受后续“监测”EGD后纳入队列。为使后续EGD符合监测要求,该检查须在基线EGD后至少6个月进行,并包括按照USSBP采集的胃活检;USSBP要求的一项例外情况是,在监测(即非基线)EGD中检测到HGD或GA。有HGD病史或任何类型胃恶性肿瘤病史、胃切除术史或非胃活动性恶性肿瘤的患者被排除在外。

此外,基线EGD检查显示高度异型增生(HGD)或胃萎缩(GA)的患者被排除在外。基线EGD检查结果为不确定(IND)或低度异型增生(LGD)的患者则被考虑纳入队列。

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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