人实体瘤活体显微镜检查

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦人实体瘤的活体显微镜检查(HIVM),覆盖成人实体瘤、IV 期胃癌、恶性实体肿瘤、转移性结直肠癌、转移性胃癌、转移性原发性恶性脑肿瘤、转移性肉瘤等病种

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医学影像预测Solid Tumor, AdultClinical Stage IV Gastric Cancer AJCC v8Malignant Solid NeoplasmMetastatic Colorectal CarcinomaMetastatic Gastric CarcinomaMetastatic SarcomaResectable Colorectal CarcinomaResectable Pancreatic CarcinomaResectable SarcomaStage IV Colorectal Cancer AJCC v8Anatomic Stage IV Breast Cancer AJCC v8Malignant Brain Neoplasm
Intravital Microscopy in Human Solid Tumors

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

人实体瘤活体显微镜检查

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦人实体瘤的活体显微镜检查(HIVM),覆盖成人实体瘤、IV 期胃癌、恶性实体肿瘤、转移性结直肠癌、转移性胃癌、转移性原发性恶性脑肿瘤、转移性肉瘤等病种。主要目标是评估在深部实体瘤患者标准手术切除过程中实施人活体显微镜检查的可行性;次要目标包括比较肿瘤相关血管与正常组织的显微观察、将显微观察与肿瘤病理分级相关联,以及将微血管显微观察与肿瘤特异性和总生存相关联。可用于肿瘤微血管特征与病理分级、生存预后关联的探索性研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:成人实体瘤、临床 IV 期胃癌 AJCC v8、恶性实体肿瘤、转移性结直肠癌、转移性胃癌、转移性原发性恶性脑肿瘤、转移性肉瘤、新辅助治疗后 IV 期胃癌 AJCC v8。主要目标:I. 确定在深部实体瘤患者标准手术切除过程中实施人活体显微镜检查(HIVM)的可行性。次要目标:I. 在每位受试者中比较肿瘤相关血管与正常组织(例如腹膜表面或正常脑组织)的显微观察。II. 将肿瘤相关血管的显微观察与肿瘤病理分级相关联。III. 将微血管的显微观察与肿瘤特异性和总生存相关联。大纲:患者 re

【主题与分类】

主题标签:Solid Tumor, Adult、Clinical Stage IV Gastric Cancer AJCC v8、Malignant Solid Neoplasm、Metastatic Colorectal Carcinoma、Metastatic Gastric Carcinoma、Metastatic Sarcoma、Resectable Colorectal Carcinoma、Resectable Pancreatic Carcinoma、Resectable Sarcoma、Stage IV Colorectal Cancer AJCC v8。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT03823144

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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:实体瘤,成人,AJCC第8版临床IV期胃癌,恶性实体肿瘤,转移性结直肠癌,转移性胃癌,转移性原发性恶性脑肿瘤,转移性肉瘤,新辅助治疗后AJCC第8版IV期胃癌。主要目标:I. 确定在深部实体瘤患者接受标准手术切除过程中进行人体活体显微镜检查(HIVM)的可行性。次要目标:I. 比较每位受试者肿瘤相关血管与正常组织(如腹膜表面或正常脑组织)的显微镜观察结果。II. 将肿瘤相关血管的显微镜观察结果与肿瘤的病理分级相关联。III. 将微血管的显微镜观察结果与肿瘤特异性和总体生存率相关联。大纲:患者接受静脉注射荧光素,并每视野进行1-2分钟的HIVM检查。研究完成后,患者在术后2-3周进行随访。

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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