儿童及青年癌症或罕见疾病的评估、治疗与自然史研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00001686

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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

疾病：尤文肉瘤、白血病、淋巴瘤、脑肿瘤、横纹肌肉瘤。背景：儿童和成人被转介至儿科肿瘤科（POB），以考虑加入治疗癌症或其他罕见疾病的临床方案。虽然有些儿童不符合特定方案的条件，但他们可能表现出对其基础疾病的发病机制或临床行为具有重要新见解潜力的疾病表现。此外，已完成临床方案参与但目前没有治疗性方案替代的儿童，可以继续为POB提供重要信息。POB感兴趣的疾病包括但不限于淋巴瘤、脑肿瘤、尤文肉瘤、白血病、神经外胚层肿瘤、骨肉瘤、横纹肌肉瘤、RAS相关综合征和遗传性免疫疾病等。

因此，对这类患者进行连续的临床评估，包括开展临床、实验室和诊断研究，以纵向帮助阐明潜在疾病机制，并在有临床指征时采用标准治疗疗法，将有助于POB实现其总体使命。目标：能够随访和评估转诊至儿科肿瘤科的癌症或癌前综合征及其他罕见病儿童和成人患者，这些患者表现出适合临床评估且具有独特科学重要性的疾病表现。入选资格：接受儿科肿瘤科评估的患者，且符合以下条件：* 患有癌症（或癌前综合征或罕见病）的儿童和成人，其疾病表现对儿科肿瘤科研究人员具有特殊意义。* 患者在研究入组时必须大于或等于2岁且小于或等于40岁。设计：将根据每位患者的个体诊断（或推定诊断）选择医学操作或检查。当有临床指征时，标准治疗将

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。