非幽门螺杆菌螺杆菌在明确胃部疾病及(前)恶性病变中的患病率与病理生理作用

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦非幽门螺杆菌螺杆菌(NHPH)在明确胃部疾病及(前)恶性病变中的患病率与病理生理作用

Universiteit AntwerpenUniversiteit Antwerpen
clinicaltrials
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其他分类Functional DyspepsiaGastritisGastritis ChronicGastric Cancer (GC)Atrophic GastritisIntestinal Metaplasia of Gastric MucosaDysplasia StomachHelicobacter InfectionNHPH Prevalence
The Prevalence and the Pathophysiological Role of Non-Helicobacter Pylori Helicobacter Spp. in Well-defined Gastric Diseases and (Pre-) Malignancies

基本信息

模态
其他
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-18

资源简介

非幽门螺杆菌螺杆菌在明确胃部疾病及(前)恶性病变中的患病率与病理生理作用

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦非幽门螺杆菌螺杆菌(NHPH)在明确胃部疾病及(前)恶性病变中的患病率与病理生理作用。覆盖功能性消化不良、慢性胃炎、萎缩性胃炎、胃黏膜肠上皮化生、胃异位增生、胃癌及Helicobacter感染等条件,并纳入减重手术患者作为对照组。研究采用前瞻性分析,在三个目标研究人群中利用常规活检或切除标本进行检测,可用于胃癌及相关前驱病变的流行病学与病因学研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:功能性消化不良、胃炎、慢性胃炎、胃癌(GC)、萎缩性胃炎、胃黏膜肠上皮化生、胃异位增生、Helicobacter感染。本临床试验的目标是发现NHPH细菌(非幽门螺杆菌Helicobacter物种)在患有以下任一情况的患者中的患病率:1. 符合Rome IV标准的功能性消化不良 2. 活动性慢性胃炎、非幽门螺杆菌诱导的萎缩性胃炎、肠上皮化生和非幽门螺杆菌胃异位增生 3. 胃癌,包括Siewert 2型和3型食管胃结合部癌。此外,接受减重手术的患者被纳入作为对照组。本研究将在三个目标研究人群中采用前瞻性分析进行。在医疗操作过程中常规采集的活检标本或通过切除材料

【主题与分类】

主题标签:Functional Dyspepsia、Gastritis、Gastritis Chronic、Gastric Cancer (GC)、Atrophic Gastritis、Intestinal Metaplasia of Gastric Mucosa、Dysplasia Stomach、Helicobacter Infection、NHPH Prevalence。本站分类:肿瘤/胃癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT07770126

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
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数据说明

适应症:功能性消化不良、胃炎、慢性胃炎、胃癌(GC)、萎缩性胃炎、胃黏膜肠上皮化生、胃发育不良、螺杆菌感染。本临床试验旨在探究非幽门螺杆菌螺杆菌属(NHPH)细菌在以下任一状况患者中的患病率:1. 符合罗马IV标准的功能性消化不良;2. 活动性慢性胃炎、非幽门螺杆菌诱导的萎缩性胃炎、肠上皮化生及非幽门螺杆菌性胃发育不良;3. 胃癌,包括Siewert 2型和3型食管胃结合部癌。此外,接受减重手术的患者作为对照组纳入。本研究将在三个目标研究人群中通过前瞻性分析进行。将使用目标组患者在医疗过程中常规采集的活检标本或切除材料。排除标准:* 有幽门螺杆菌感染史,经血清学、胃活检、呼气试验或粪便抗原检测确诊的患者。* 妊娠。* 未成年患者(< 18岁)。

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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