胃分区胃空肠吻合术治疗恶性胃出口梗阻研究(GO-PART)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项多中心随机临床试验 GO-PART 的注册信息,研究对象为不可切除的 IV 期胃癌合并恶性胃出口梗阻(MGOO)患者

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clinicaltrials
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医学影像预测Stomach NeoplasmsGastric Outlet Obstruction
Malignant Gastric Outlet Obstruction Study With Stomach Partitioning (GO-PART)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

胃分区胃空肠吻合术治疗恶性胃出口梗阻研究(GO-PART)

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为一项多中心随机临床试验 GO-PART 的注册信息,研究对象为不可切除的 IV 期胃癌合并恶性胃出口梗阻(MGOO)患者。试验比较胃分区胃空肠吻合术(SPGJ)与传统胃空肠吻合术(CGJ)在减少术后延迟性胃排空(DGE)、加快进食耐受、缩短住院时间、提早化疗以及并发症和生存结局方面的差异,旨在建立改善晚期胃癌患者康复与生活质量的新手术标准。数据可用于了解该试验的设计与结局指标(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:胃肿瘤、胃出口梗阻。本临床试验旨在评估胃分区胃空肠吻合术(SPGJ)与传统胃空肠吻合术(CGJ)相比,在不可切除的 IV 期胃癌合并恶性胃出口梗阻(MGOO)患者中是否更有效地减少术后延迟性胃排空(DGE)。这项多中心随机试验旨在建立一种新的手术标准,以改善晚期胃癌患者的康复和生活质量。主要问题是:1. 与 CGJ 相比,SPGJ 是否能显著减少 DGE?2. SPGJ 是否能实现更快的食物耐受、更短的住院时间和更早的化疗?研究人员将比较 SPGJ 和 CGJ 两个组,以确定术后胃排空、住院过程、并发症和生存结局方面的差异。参与者资格

【主题与分类】

主题标签:Stomach Neoplasms、Gastric Outlet Obstruction。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07749326

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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:胃肿瘤、胃出口梗阻。本临床试验的目的是评估在不可切除的IV期胃癌伴恶性胃出口梗阻(MGOO)患者中,胃分隔式胃空肠吻合术(SPGJ)与传统胃空肠吻合术(CGJ)相比,是否能更有效地减少术后胃排空延迟(DGE)。这项多中心随机试验旨在建立一种新的手术标准,以促进晚期胃癌患者的康复并提高其生活质量。主要问题为:1. 与CGJ相比,SPGJ是否能显著减少DGE?2. SPGJ是否能实现更快的进食耐受、更短的住院时间和更早的化疗?研究人员将比较SPGJ和CGJ两个组别,以确定术后胃排空、住院过程、并发症和生存结局方面的差异。参与者:符合条件的参与者为20-85岁的成年人,经组织学证实为不可切除的胃腺癌,且局限于胃下三分之一,并有内镜或影像学证据显示梗阻。

全肠梗阻、中三分之一肿瘤延伸、急诊情况或严重营养不良(白蛋白 < 2.5 g/L)的患者被排除在外。干预措施 * CGJ组:使用60 mm吻合器进行标准腹腔镜胃空肠吻合术,不做分区。 * SPGJ组:在肿瘤近端5 cm处行腹腔镜横向胃分区术,小弯侧留2 cm桥接,随后行吻合器胃空肠吻合术。所有手术均遵循标准化培训视频和试验前研讨会,以确保32家韩国大学医院的一致性。研究设计这是一项前瞻性、随机对照、多中心试验(KLASS 16)。术中诊断性腹腔镜检查确认合格后,参与者通过安全的基于网络的区组系统按医院分层进行随机化。共将纳入144名患者(每组72名),基于预期DGE发生率(CGJ 34.6% vs SPGJ 3.8%),确保90%的统计功效。终点 * 主要

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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