LECS联合LSNNS治疗早期胃癌(LENS试验)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦早期胃癌,收录LECS联合LSNNS治疗早期胃癌的LENS试验相关信息

Peking University People's HospitalPeking University People's Hospital
clinicaltrials
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医学影像预测Early Gastric Cancer
LECS Combined With LSNNS for Early Gastric Cancer (LENS Trial)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-07

资源简介

LECS联合LSNNS治疗早期胃癌(LENS试验)

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦早期胃癌,收录LECS联合LSNNS治疗早期胃癌的LENS试验相关信息。源站描述显示,研究为单中心、前瞻性、单臂探索性设计,目标纳入40例患者,探讨NEWS避免胃穿孔与肿瘤种植、经ICG示踪的LSNNS识别第一站引流淋巴结以排除转移,从而在肿瘤学安全与器官功能保留之间取得平衡。数据可用于早期胃癌微创治疗策略、前哨淋巴结评估及术后功能保留相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:早期胃癌。背景与理由:胃癌仍是全球重大健康负担,东亚发病率最高。传统根治性胃切除术通过广泛淋巴结清扫实现彻底肿瘤治愈,但胃容量和正常解剖结构的丧失常导致胃切除术后综合征、营养不良和倾倒综合征。非暴露内镜下胃壁翻转术(NEWS)可避免胃穿孔和肿瘤种植,而经吲哚菁绿(ICG)示踪的LSNNS能准确识别第一站引流淋巴结以排除转移。将NEWS与LSNNS联合提供了一种有前景的微创策略,兼顾肿瘤学安全与最佳器官功能保留。研究设计与流程:这是一项单中心、前瞻性、单臂探索性研究,目标纳入40例cT

【主题与分类】

主题标签:Early Gastric Cancer。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07857668

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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:早期胃癌。背景与原理:胃癌仍是全球重大健康负担,东亚地区发病率最高。传统根治性胃切除术通过广泛淋巴结清扫实现彻底肿瘤治愈,但胃容量和正常解剖结构的丧失常导致胃切除术后综合征、营养不良和倾倒综合征。非暴露内镜下胃壁翻转术(NEWS)可避免胃穿孔和肿瘤种植,而通过吲哚菁绿(ICG)示踪的LSNNS能准确识别第一站引流淋巴结以排除转移。NEWS联合LSNNS提供了一种有前景的微创策略,兼顾肿瘤学安全性与最佳器官功能保留。研究设计与流程:这是一项单中心、前瞻性、单臂探索性研究,目标纳入40例cT1N0M0早期胃癌患者(术前放大内镜诊断为分化型T1b > 3 cm或未分化型T1b)。

术前基线评估:入组患者将接受全面的分期和基线功能评估,包括胸腹盆腔CT、放大内镜及活检、实验室营养指标(TP、ALB、PA)、胃电图(EGG)、上消化道造影检查以及生活质量问卷(EORTC QLQ-C30和STO22)。术中前哨淋巴结导航与手术:术中,将通过内镜黏膜下或腹腔镜浆膜下途径在肿瘤周围注射2 mL(5 mg)ICG示踪剂。等待20分钟后,对荧光前哨淋巴结进行导航并采集,送术中快速冰冻切片病理检查。术中决策路径:前哨淋巴结阴性(SBN-):患者接受保留胃的LECS(主要为NEWS),以实现局部切缘清晰的最小切除。前哨淋巴结阳性(SBN+):患者立即转为标准腹腔镜胃切除术,并行规范的D1/D1+淋巴结清扫。术后

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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