肿瘤检测与治疗相关结局登记库

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04028479

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

疾病类型：腺癌、腺样囊性癌、肛门癌、阑尾癌、脑肿瘤、胶质母细胞瘤、星形细胞瘤、胆管癌。这是一项主观察性试验（MOT）。任何被诊断为晚期癌症的人，只要适合接受治疗，均有资格参与。每位患者将根据患者与医生协商确定的方案接受检测和治疗。ROOT将朝两个方向进行：（1）验证队列。这些患者将展示MOT使用相同方案及相关文件、标准化数据元素和流程以及公认的科学终点前瞻性收集数据的能力；（2）分析队列。该研究的模块化特性允许收集从仅诊断到患者完整治疗过程的RWD。患者被分组以便进行集中数据收集或特定分析。分析队列可以从已加入ROOT的患者中创建，也可以前瞻性地定义。由于分子肿瘤学的不断进步，本试验允许将分子检测作为任何队列的一部分进行详细关注。

数据由最有资格提供该信息的团队报告，并在诊疗现场使用标准化数据元素和流程进行验证。医生将报告诊断、分子特征、分期、疾病负荷、显著合并症、治疗反应及医疗决策。分子检测（报告及详细信息）将向检测实验室索取。任何诊断影像将以数字化方式从检查实施地点接收。研究人员协助数据录入，并在常规工作流程中向医生提供所需数据，以支持诊疗现场报告。验证队列和分析队列可依次进行，也可并行开展。

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。