在非裔美国人和西班牙裔女性标准乳腺癌风险评估中加入遗传风险评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05755269

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

条件：乳腺非典型导管增生、乳腺非典型小叶增生、乳腺癌、乳腺小叶原位癌。主要目标：I. 探索将个体多基因风险评分（PRS）加入乳腺癌风险评估工具（BCRAT）或Tyrer-Cuzick（IBIS）评分中，是否会提高服务不足的少数族裔女性遵循推荐的乳腺癌筛查策略（如乳房X线摄影、磁共振成像（MRI）或分子乳腺成像）的意愿。II. 探索将PRS加入BCRAT或IBIS风险评分中，是否有助于少数族裔女性决定是否接受预防性内分泌治疗。III. 了解个体化风险评估及PRS信息如何改变对乳腺癌的感知风险。IV. 对该女性队列进行为期10年的随访，以确定在诊断为高风险病变或癌症方面的后续结果。概要：这是一项观察性研究。患者在基线时完成一份调查问卷并接受血液样本采集以进行PRS基因分型。

患者在基线后6周至6个月收到其PRS结果并完成另一项调查，随后在研究进行的10年间每年完成调查。

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。