子宫动脉多普勒血流测速参数预测完全性葡萄胎清宫后持续性妊娠滋养细胞肿瘤发生

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07333326

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数据说明

条件：妊娠滋养细胞肿瘤、完全性葡萄胎。据报道，完全性葡萄胎进展为妊娠滋养细胞肿瘤的发生率为9%～20%。吸宫术被认为是完全性葡萄胎排空的标准方法。通过随访期间连续检测血清人绒毛膜促性腺激素（hCG）来发现葡萄胎后恶变的发生。hCG升高或平台状态大多提示进展为恶性肿瘤，因而需要化疗。预测葡萄胎后恶变的发生风险，尤其是在难以连续评估hCG的患者中，对于及时恰当的管理、避免不必要的化疗暴露非常重要。已有许多确定的葡萄胎后恶变预测因素，如患者年龄、卵巢大小、子宫大小、既往葡萄胎妊娠史、连续评估hCG水平、血管内皮生长因子、TGF-β3和HIF-1α水平。

此外，经阴道超声联合能量多普勒可作为预测化疗延迟反应和耐药的因素，尤其适用于低危滋养细胞疾病。盆腔多普勒超声被认为是评估妊娠滋养细胞肿瘤患者子宫大小和血流的重要诊断工具。此外，血流阻力变化可能有助于评估适合妊娠滋养细胞肿瘤管理的化疗方案，并可评估化疗反应。多普勒超声作为一种无创的新生血管功能评估方法，可在完全性葡萄胎清宫后约两周、肉眼病灶出现之前及hCG水平显著升高之前，评估侵袭性妊娠滋养细胞肿瘤病例中高度异常血流的模式。然而，子宫动脉多普勒血流速度测定（DFV）参数是否能作为完全性葡萄胎后妊娠滋养细胞肿瘤的良好预测指标，仍存在争议。

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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