Field Cycling Imaging 乳腺肿瘤大小测量
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦于乳腺癌与导管原位癌（DCIS）患者。研究旨在测试一种新型 MRI 扫描仪 Field-Cycling Imaging（FCI）能否准确估计 DCIS 病灶大小，主要问题是对比 FCI 与组织学结果在评估 DCIS 病灶大小上的一致性
基本信息
资源简介
Field Cycling Imaging 乳腺肿瘤大小测量
该数据集围绕乳腺癌中的导管原位癌（DCIS）病灶大小测量问题展开，来源于 clinicaltrials.gov 登记的一项临床研究。研究的核心目标是检验一种新型磁共振成像扫描仪——Field-Cycling Imaging（FCI）——能否在乳腺癌患者中准确估计肿瘤大小，尤其是针对导管原位癌病灶。研究提出的主要问题在于：与组织学结果相比，FCI 能否准确评估 DCIS 病灶大小。参与者将在接受手术切除肿瘤之前，分别接受一次标准 MRI 扫描和一次 FCI 扫描。该数据集在分类上归属于肿瘤 / 乳腺癌方向，主题标签包括 Breast Cancer 与 Ductal Carcinoma In Situ，适合关注乳腺癌影像评估、DCIS 术前测量以及新型 MRI 技术验证的研究人员参考。
【数据集背景】
该数据集对应的研究背景聚焦于乳腺癌中的导管原位癌（DCIS）。DCIS 是一种乳腺导管内的非浸润性病变，对其病灶范围的准确评估对于手术方案制定和病理对照具有重要意义。研究关注的问题是，现有标准 MRI 扫描在评估 DCIS 病灶大小方面可能存在局限，因此需要探索新的成像手段。Field-Cycling Imaging（FCI）作为一种新型 MRI 扫描仪，被引入到该研究中，用以测试其在 DCIS 病灶大小估计方面的表现。研究设定的主要问题是对比 FCI 与组织学结果在评估 DCIS 病灶大小上的一致性，从而判断 FCI 是否能够准确估计肿瘤大小。该研究登记于 clinicaltrials.gov，属于临床研究层面的数据来源。
【数据内容】
该数据集涉及的内容围绕乳腺癌与导管原位癌患者展开。根据源站描述，研究纳入的是患有乳腺癌中导管原位癌类型的患者。研究过程中，参与者将接受两种影像检查：一次标准 MRI 扫描和一次 FCI 扫描，且这两次扫描均安排在手术切除肿瘤之前进行。研究关注的主要结局指标是 FCI 对 DCIS 病灶大小的估计值与组织学结果之间的比较。数据集的主题标签为 Breast Cancer 和 Ductal Carcinoma In Situ，分类归属于肿瘤 / 乳腺癌。除上述信息外，源站未提供关于数据集中具体变量、样本量、影像参数、随访时间点或统计方法的进一步说明。
【采集与来源】
该数据集的来源站为 clinicaltrials.gov。源站描述显示，该研究是一项临床研究，研究条件包括 Breast Cancer 和 Ductal Carcinoma In Situ。研究的主要目的是测试 Field-Cycling Imaging（FCI）这种新型 MRI 扫描仪能否准确估计导管原位癌患者的肿瘤大小。参与者将在手术前接受标准 MRI 扫描和 FCI 扫描。研究提出的核心问题是对比 FCI 与组织学结果在评估 DCIS 病灶大小上的一致性。除 clinicaltrials.gov 这一来源信息以及上述研究设计描述外，源站未提供关于采集地点、采集时间、设备型号、扫描协议、数据存储方式或数据共享机制的更多细节。
【适用场景】
该数据集适用于关注乳腺癌影像评估，尤其是导管原位癌（DCIS）病灶大小测量的研究场景。潜在的使用方向包括：了解 FCI 这种新型 MRI 扫描仪在 DCIS 术前评估中的研究设计；参考标准 MRI 与 FCI 扫描在手术前进行的对照安排；关注影像估计结果与组织学结果之间一致性比较的研究问题。该数据集的主题标签为 Breast Cancer 和 Ductal Carcinoma In Situ，分类为肿瘤 / 乳腺癌，因此也适合作为乳腺癌影像方法学研究、DCIS 术前影像评估以及新型 MRI 技术临床验证相关工作的参考来源。除上述适用方向外，源站未提供关于具体应用场景、目标用户或下游任务的进一步说明。
【使用方法】
源站未提供关于该数据集具体使用方法的说明，包括但不限于数据访问方式、下载途径、数据结构、字段定义、预处理步骤、分析脚本或配套工具。该数据集来源于 clinicaltrials.gov，研究设计涉及标准 MRI 扫描与 FCI 扫描，以及将 FCI 估计结果与组织学结果进行比较，但源站未说明这些数据以何种形式提供、是否可公开获取、是否需要申请权限，或是否附带使用文档。因此，关于如何使用该数据集，源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供关于该数据集质量与限制的专门说明。根据源站描述，该研究的主要问题是对比 FCI 与组织学结果在评估 DCIS 病灶大小上的一致性，参与者将在手术前接受标准 MRI 扫描和 FCI 扫描。这些信息表明该数据集与一项临床研究相关，但源站未提供样本量、数据完整性、标注质量、偏差风险、泛化能力或验证结果等方面的具体信息。因此，关于该数据集的质量与限制，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供关于该数据集引用方式与许可条款的说明。该数据集来源于 clinicaltrials.gov，但源站描述中未包含引用格式、许可类型、使用限制、数据共享政策或知识产权相关信息。因此，关于引用与许可，源站未提供。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录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/NCT07492043
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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：乳腺癌，导管原位癌。本研究旨在测试一种新型MRI扫描仪，称为场循环成像（FCI），能否准确估计患有导管原位癌（DCIS）这一类型乳腺癌患者的肿瘤大小。其主要研究问题是：与组织学结果相比，FCI能否准确估计DCIS病变大小？参与者将在接受手术切除肿瘤前进行标准MRI扫描和FCI扫描。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
