脑肿瘤儿童的身体表现与生活质量
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦后颅窝脑肿瘤儿童与健康儿童的身体表现和生活质量对比。研究评估身体耐力、平衡能力、肌肉力量、步态特征及生活质量等指标，用于理解该疾病对儿童功能的影响
基本信息
资源简介
脑肿瘤儿童的身体表现与生活质量
该数据集英文名为 Physical Performance and Quality of Life in Children With Brain Tumors，来源于 clinicaltrials.gov，聚焦后颅窝脑肿瘤儿童与健康儿童在身体表现和生活质量方面的对比研究。数据集涉及两个主要人群：后颅窝脑肿瘤组与健康对照组。研究设计旨在评估身体耐力、平衡能力、肌肉力量、步态特征以及生活质量等多维度指标，从而理解后颅窝脑肿瘤对儿童身体功能与日常生活的实际影响。该数据集属于肿瘤与脑肿瘤分类，可为临床研究、康复评估及儿童肿瘤相关分析提供参考。
【数据集背景】
后颅窝脑肿瘤是儿童期较为重要的脑肿瘤类型之一，其治疗和疾病本身可能对儿童的身体功能和生活质量产生持续影响。该数据集来自 clinicaltrials.gov，研究背景围绕后颅窝脑肿瘤儿童与健康儿童之间的功能差异展开。通过设置后颅窝脑肿瘤组和健康对照组，研究试图从身体表现和生活质量两个层面，系统观察疾病对儿童整体功能状态的影响。此类对比研究有助于理解肿瘤及其治疗对儿童运动能力、日常活动和生活体验的潜在后果。
【数据内容】
数据集关注的核心内容包括身体耐力、平衡能力、肌肉力量、步态特征以及生活质量等指标。研究对象分为后颅窝脑肿瘤组和健康对照组，通过两组之间的比较，评估身体表现和生活质量方面的差异。主题标签同样指向这两个人群分组。数据内容不限于单一维度，而是覆盖身体功能与生活质量多个方面，以便较全面地反映后颅窝脑肿瘤儿童的功能状态。源站未提供具体样本量、年龄范围、评估量表名称、随访时间等细节。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。源站描述指出，研究设计为评估后颅窝脑肿瘤儿童与健康儿童在身体表现和生活质量方面的差异。采集工作围绕身体耐力、平衡能力、肌肉力量、步态特征和生活质量等参数展开。源站未提供具体采集机构、采集地点、采集时间窗口、数据采集流程及质量控制方法等信息。
【适用场景】
该数据集适用于儿童后颅窝脑肿瘤相关的临床研究、功能评估和康复分析等场景。由于包含后颅窝脑肿瘤组与健康对照组的对比信息，可用于理解疾病对儿童身体耐力、平衡、肌力、步态及生活质量的影响。也可为后续研究提供参考，例如探讨身体表现与生活质量之间的关系，或为儿童肿瘤康复干预设计提供背景依据。源站未提供具体适用场景的进一步说明。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据获取方式、访问权限、数据格式、变量结构、统计分析方法或配套文档等信息。
【质量与限制】
源站未提供该数据集的质量评估信息、样本代表性、数据完整性、偏倚控制、缺失值处理及已知限制等内容。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式、许可协议、使用条款或版权说明等信息。
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/NCT07810673
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：后颅窝脑肿瘤组、健康对照组。本研究旨在评估后颅窝脑肿瘤患儿与健康儿童相比的身体表现和生活质量。该试验评估身体耐力、平衡能力、肌肉力量、步态特征和生活质量指标等参数，以了解该疾病对功能的影响。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
