李-佛美尼综合征的临床与遗传研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01443468

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：Li-Fraumeni综合征、肿瘤、Tp53突变。研究描述：这是一项自然史研究，涉及问卷、临床及研究评估、临床及研究实验室检查、病历审查和癌症监测。这是一项采用队列方法的前瞻性长期研究，研究对象为因Li-Fraumeni综合征（LFS）或Li-Fraumeni样综合征（LFL）而处于高癌症风险的个体。入组者被邀请参与研究的所有方面，但可选择退出特定部分。

目标：
主要目标：

• 确定/招募患有Li-Fraumeni综合征（LFS）和Li-Fraumeni样综合征（LFL）的个体及家族
• 评估并界定LFS和LFL的临床谱及疾病自然史
• 量化LFS或LFL个体的累积癌症风险
• 为LFS或LFL个体制定癌症筛查方案
• 研究LFS相关肿瘤的肿瘤发生机制（例如细胞增殖、生长调节、凋亡）
• 识别可能改变这些高风险个体癌症风险的遗传决定因素、环境因素及基因-环境相互作用
• 评估LFS对受累个体及其家庭成员的心理、行为和社会功能影响
• 探索生活方式干预作为降低癌症风险潜在策略的可行性
• 创建LFS相关的注释生物样本库，用于转化、病因和结局研究

次要目标：

• 评估特定肿瘤特征，包括在患有……的个体中诊断出的癌症的组织学类型（例如白血病类型、脑肿瘤类型等）

• 评估放射治疗以及诊断/筛查影像学检查所致辐射暴露对癌症风险的潜在影响。* 为研究参与者提供宣教、癌症风险评估和风险管理建议。* 收集与治疗相关的临床数据。

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。