儿童脑肿瘤治疗后内分泌与代谢远期效应评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07716579

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

条件：脑肿瘤、内分泌系统疾病、代谢性疾病。儿童期接受治疗的原发性脑肿瘤幸存者，在癌症治疗结束后数年可能出现内分泌、代谢、神经、心理及心血管方面的远期效应。这项前瞻性、单组干预性研究纳入2008年至2018年间在斯洛文尼亚因原发性脑肿瘤接受治疗、年龄为0至18岁、且在诊断后存活至少5年的个体。入组并签署知情同意书后，所有参与者均按研究方案前瞻性分配接受相同的“研究特异性内分泌与代谢远期效应评估”。参与本研究决定了方案所规定程序以标准化方式和强度实施；在常规临床随访中，参与者未必会接受相同的评估组合。

方案规定的评估包括回顾病史和既往癌症治疗情况，测量体重、身高、腰围和臀围、臂展和坐高，重复测量血压，对内分泌和青春期状态进行临床评估，以及空腹实验室检测内分泌和代谢标志物。研究特定评估还包括通过测量颈动脉内膜中层厚度进行血管评估。当相关结果尚不可用时，根据研究方案进行或安排双能X射线吸收测定法以评估骨密度和身体成分，以及脉搏波速度评估。还收集了有关肿瘤类型和位置、诊断时年龄、治疗方式、治疗完成日期、当前治疗以及先前发现的晚期效应的病历数据。未给予任何研究性药物。主要目标是确定治疗后内分泌和代谢晚期效应的发生率和严重程度。

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。