中危HER2阳性淋巴结阴性早期乳腺癌化疗联合靶向辅助治疗

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06711068

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：HER2阳性乳腺癌。人表皮生长因子受体2（HER2）阳性乳腺癌是一种恶性程度高、易复发转移的分子亚型。HER2靶向药物的出现极大改善了此类患者的预后和生存。目前，对于淋巴结阴性的HER2阳性乳腺癌患者，化疗药物联合曲妥珠单抗是当前的标准治疗方案，且多数情况下化疗采用两药联合方案，而曲妥珠单抗和帕妥珠单抗的主要获益人群集中在淋巴结阳性患者组。能否通过靶向治疗减少化疗强度，进一步实现高效低毒策略。计划基于风险分层，探讨T1-T2、淋巴结阴性的HER2阳性早期乳腺癌患者实现化疗降阶梯的疗效与安全性。

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。