Antineoplaston 疗法治疗儿童原发性恶性脑肿瘤

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00003476

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

疾病：儿童脑肿瘤。目的：* 确定抗肿瘤药物治疗儿童原发性恶性脑肿瘤的疗效，通过客观缓解（完全缓解、部分缓解）或疾病稳定来衡量。* 确定抗肿瘤药物治疗儿童原发性恶性脑肿瘤的安全性和耐受性。概述：这是一项单臂、开放标签研究，儿童原发性恶性脑肿瘤患者接受逐渐递增剂量的静脉抗肿瘤药物治疗（Atengenal + Astugenal），直至达到最大耐受剂量。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下，治疗持续至少12个月。12个月后，完全缓解、部分缓解或疾病稳定的患者可继续治疗。为确定客观缓解，使用MRI扫描测量肿瘤大小，前两年每8周进行一次，第三年和第四年每3个月进行一次，第五年和第六年每6个月进行一次，此后每年进行一次。预计入组：本研究将共入组20-40名患者。

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。