胃与肠道息肉切除后复发研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/胃癌分类,研究胃与肠道息肉内镜切除后的复发情况。采用回顾性与前瞻性混合队列设计,评估短期(1年)和长期(3年)复发率,并识别独立风险因素、构建复发风险预测模型

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视频预测Gastric PolypsIntestinal PolypsColon PolypsColorectal PolypsAdenomatous PolypsGastric Adenoma and Early Gastric CancerColorectal Adenoma
Recurrence After Gastric and Intestinal Polyp Resection

基本信息

模态
视频
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-12

资源简介

胃与肠道息肉切除后复发研究

该数据集来自 clinicaltrials.gov,属于肿瘤/胃癌分类,研究胃与肠道息肉内镜切除后的复发情况。采用回顾性与前瞻性混合队列设计,评估短期(1年)和长期(3年)复发率,并识别独立风险因素、构建复发风险预测模型。覆盖胃息肉、肠息肉、结肠息肉、结直肠息肉、腺瘤性息肉、胃腺瘤与早期胃癌、结直肠腺瘤等条件,可用于复发风险预测与相关因素分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:胃息肉、肠息肉、结肠息肉、结直肠息肉、腺瘤性息肉、胃腺瘤与早期胃癌、结直肠腺瘤。这是一项回顾性与前瞻性队列研究,旨在评估胃与肠道息肉内镜切除后的复发率并识别风险因素。背景:胃与肠道息肉是常见的消化系统疾病,具有恶变潜能。尽管内镜切除是标准治疗,但复发率范围为10-50%,其机制和风险因素仍不明确。目的:主要:评估内镜息肉切除后的短期(1年)和长期(3年)复发率。次要:识别独立风险因素并开发复发风险预测模型。设计:混合回顾性-前瞻性队列研究 * 回顾性队列:

【主题与分类】

主题标签:Gastric Polyps、Intestinal Polyps、Colon Polyps、Colorectal Polyps、Adenomatous Polyps、Gastric Adenoma and Early Gastric Cancer、Colorectal Adenoma。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07314554

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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

疾病:胃息肉、肠息肉、结肠息肉、结直肠息肉、腺瘤性息肉、胃腺瘤及早期胃癌、结直肠腺瘤。这是一项回顾性及前瞻性队列研究,旨在评估胃息肉和肠息肉内镜下切除后的复发率并识别危险因素。背景:胃息肉和肠息肉是常见的消化系统疾病,具有恶变潜能。尽管内镜下切除是标准治疗方法,但复发率介于10-50%,其机制和危险因素仍不明确。

目的:主要:评估内镜下息肉切除术后的短期(1年)和长期(3年)复发率。次要:识别独立危险因素并建立复发风险预测模型。设计:混合回顾性-前瞻性队列研究 * 回顾性队列:2021-2022年接受息肉切除术的患者,随访数据截至2024年 * 前瞻性队列:2024-2025年入组患者,标准化随访至2028年。地点:单一家三级转诊中心,自2021年以来已实施超过10,000例内镜下息肉切除术。参与者:约1,600-1,800例接受胃或肠道息肉完整内镜下切除术的成年患者(≥18岁)。随访:* 短期:切除术后1年(±2个月) * 长期:切除术后3年(±3个月)。主要结局:复发率,定义为内镜监测期间在原位或其他部位检出新的息肉。潜在危险因素:患者人口学特征、息肉特征(大小、数量、位置、病理)、切除方法、幽门螺杆菌状态、生活方式因素和药物使用。预期影响:结果将为个体化随访

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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