癌症治疗后的简化乳腺MRI

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03664778

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：乳腺肿瘤、导管内癌、非浸润性。接受保乳治疗的初治乳腺癌女性，面临同侧和对侧乳房发生第二原发乳腺癌的风险增加。尽管推荐每年进行乳腺X线摄影筛查，但由于既往手术和放疗后的治疗后改变，乳腺X线摄影在这些患者中的敏感性有限。我们提出在乳腺X线摄影筛查之外，补充一种简化形式的乳腺MRI（“快速MRI”）检查，以研究我们能否检出可能在乳腺X线摄影或体格检查中未被发现的亚临床病变。若干肿瘤特征与总生存相关，例如局部复发的范围和局部复发的体积，局部复发范围更大和体积增加与不良生存相关。此外，从治疗完成到同侧乳腺癌复发的时间间隔越短，与发生远处转移和乳腺癌死亡的风险增加相关。

我们将评估在乳腺X线摄影阴性后，通过快速MRI在同侧及对侧乳腺中检测到的额外癌症。快速乳腺MRI补充筛查的目标是发现乳腺X线摄影未能检测到的亚临床病变，从而改善患者预后。

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。