PEAR-GLIO：AI研发工具在成人胶质瘤及其他原发性脑肿瘤中的前瞻性评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06038760

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：脑肿瘤、胶质瘤、恶性、室管膜瘤、少突胶质细胞瘤、胶质母细胞瘤。这是一项多中心、观察性初步研究，旨在确定在原发性实体脑肿瘤患者中使用Pear Bio工具的可行性。计划接受临床强制手术的患者将提供知情同意，以捐赠多余组织和40mL血液样本。样本将在Pear Bio工具上进行检测，同时患者接受其标准治疗。因此，在本研究中，Pear Bio工具的结果不会用于指导治疗选择，且治疗肿瘤科医生将对检测结果设盲。研究者将检查药物作用机制（MoA）、差异化反应，并将其与常规临床实践中治疗患者的结局进行关联。

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。