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创建/更新时间

2026-10-26

资源简介

芳香化酶抑制剂治疗的乳腺癌患者抗炎饮食研究

Anti-Inflammatory Diet in BRC Patients on Aromatase Inhibitors 是一个登记于 clinicaltrials.gov 的肿瘤学/乳腺癌领域研究数据集，围绕接受芳香化酶抑制剂（AI）辅助内分泌治疗的乳腺癌患者，考察抗炎饮食营养干预的效果。该研究拟纳入 90 名乳腺癌患者，采用三臂随机对照营养试验设计，受试者在接受 AI 治疗的同时，分别接受营养补充剂、安慰剂药片（对照组）或为期 4 个月的抗炎饮食，并测量营养状况、生活质量、生化与临床参数的变化。数据集整体聚焦营养干预对乳腺癌患者临床结局、生活质量与生存率的潜在改善作用。

【数据集背景】

乳腺癌是全球每年新增约 210 万例的重大健康挑战之一。现有抗癌疗法疗效有限，且伴随毒副作用。营养干预被认为可以改善不良反应、减轻疲惫与心理损害，并降低用于处理这些副作用的治疗成本。基于这一背景，该研究提出 AID 项目，目标是通过营养干预改善接受芳香化酶抑制剂辅助内分泌治疗的乳腺癌患者的临床结局、生活质量（QoL）与生存率。

【数据内容】

该数据集对应的研究为三臂随机对照营养试验，计划纳入 90 名乳腺癌患者。三个干预臂分别为：营养补充剂、安慰剂药片（对照组）、抗炎饮食，干预周期为 4 个月，所有受试者同时接受 AI 治疗。研究测量并记录的指标包括营养状况变化、生活质量、生化参数与临床参数。数据集的主题标签为 Breast Cancer，本站分类归入肿瘤 / 乳腺癌。

【采集与来源】

数据来源于 clinicaltrials.gov 登记的研究信息。源站描述列出的研究条件为 Breast Cancer，研究类型为随机对照营养试验，采用三臂平行设计，受试者为正在接受芳香化酶抑制剂辅助内分泌治疗的乳腺癌患者。其余采集流程、时间跨度、随访安排等细节源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于乳腺癌营养干预研究方向，可用于了解抗炎饮食与营养补充剂在接受 AI 内分泌治疗患者中的研究设计思路；也可为肿瘤患者生活质量、营养状况与生化临床参数评估相关研究提供参考。此外，对探索营养干预减轻治疗副作用、改善心理状态与降低治疗成本的研究者具有参考价值。具体二次分析场景源站未提供。

【使用方法】

源站未提供数据访问方式、文件格式、字段结构或使用说明。使用者需依据 clinicaltrials.gov 上该研究登记的公开信息自行获取研究方案与结果相关内容。

【质量与限制】

该研究计划样本量为 90 名患者，分为三个干预臂，单臂样本量相对有限；干预周期为 4 个月。源站描述未提供随机化方法、盲法设置、统计分析方法、结局指标的具体测量工具及数据完整性说明，相关质量信息源站未提供。

【引用与许可】

源站未提供引用格式与许可条款。使用时应遵循 clinicaltrials.gov 的公开数据使用要求，并建议引用该研究在源站的登记记录。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT06214598

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06214598

标准获取流程：

访问源站链接，注册/登录账号；
进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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：乳腺癌。全球每年新增乳腺癌（BRC）病例210万，乳腺癌是当今最大的健康挑战之一。现有抗癌疗法疗效有限，且伴有毒性副作用。营养干预可改善不良效应，减轻疲惫、心理伤害以及用于治疗这些副作用的费用。拟议的AID项目旨在通过营养干预改善接受芳香化酶抑制剂（AI）辅助内分泌治疗的乳腺癌患者的临床结局、生活质量（QoL）和生存率。在一项三臂随机对照营养试验中，90名乳腺癌患者将接受补充剂或安慰剂药片（对照组），或抗炎饮食，为期4个月，同时接受AI治疗，并将比较三组之间营养状况、生活质量、生化和临床参数的变化。

第二个目标是建立与癌症相关的临床结局、营养状况和生化参数之间的因果关系，包括炎症和氧化还原状态、血浆脂质组以及脂肪酸去饱和酶（FADS）基因的多态性。将有效的营养干预作为多模式治疗方法中不可或缺的一部分引入BRC患者，是本项目的目标。

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