泰国男男性行为者肛门上皮内瘤变生物标志物检测
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦泰国男男性行为者（MSM）中肛门上皮内瘤变（AIN）的检测。研究评估 p16 蛋白、MCM 蛋白、高危型 HPV 及 E6/E7 mRNA/癌蛋白等生物标志物作为肛门 Pap 涂片辅助工具识别 HGAIN 的价值，并探讨 HIV 感染对肛门细胞
基本信息
资源简介
泰国男男性行为者肛门上皮内瘤变生物标志物检测
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦泰国男男性行为者（MSM）中肛门上皮内瘤变（AIN）的检测。研究评估 p16 蛋白、MCM 蛋白、高危型 HPV 及 E6/E7 mRNA/癌蛋白等生物标志物作为肛门 Pap 涂片辅助工具识别 HGAIN 的价值，并探讨 HIV 感染对肛门细胞学与生物标志物特征的影响。计划随访 450 名 MSM（315 名 HIV 阳性、135 名 HIV 阴性）60 个月，基线和每 12 个月进行 HRA 与生物标志物检测，可为资源有限及丰富地区的 AIN 筛查与随访提供依据（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：肛门上皮内瘤变。本申请的目标是评估生物标志物（包括 p16 蛋白、MCM 蛋白、高危型 HPV 类型以及 E6 和 E7 mRNA/癌蛋白）作为肛门 Pap 涂片辅助工具在识别 HGAIN 中的有用性，并研究 HIV 感染对肛门细胞学（通过肛门 Pap 涂片）和生物标志物特征的影响。为实现这些目标，除常规实践外，将需要随访 450 名 MSM（315 名 HIV 阳性者和 135 名 HIV 阴性者）60 个月，并在基线和每 12 个月对所有客户进行 HRA 和生物标志物检测。本研究的信息将为资源有限和资源丰富环境中 HIV 阳性和 HIV 阴性 MSM 的 AIN 筛查和随访方法提供参考。
【主题与分类】
主题标签：Anal Intraepithelial Neoplasia。本站分类：感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01637298
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01637298
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：肛门上皮内瘤变。本申请的目标是评估生物标志物（包括p16蛋白、MCM蛋白、高危型HPV、E6和E7 mRNA/癌蛋白）作为肛门巴氏涂片辅助工具在识别HGAIN中的实用性，并研究HIV感染对肛门细胞学（通过肛门巴氏涂片）特征及生物标志物的影响。为实现这些目标，除常规实践外，还需对450名MSM（315名HIV阳性者和135名HIV阴性者）进行为期60个月的随访，并在基线及每12个月对所有参与者进行HRA和生物标志物检测。本研究的信息将为资源有限和资源丰富地区HIV阳性和HIV阴性MSM的AIN筛查及随访方法提供依据。
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
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
