乳腺癌分子亚型临床与治疗结局数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07856225

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、三阴性乳腺癌、HER2阳性乳腺癌、激素受体阳性乳腺癌。背景：乳腺癌是女性中最常见的恶性肿瘤，2020年全球估计有230万新发病例和68.5万死亡病例。根据激素受体、HER2和Ki-67状态定义的分子亚型指导治疗和预后。哥伦比亚的研究已描述了分子亚型的分布，但尚无研究在单一队列中整合临床、分子、治疗及背景因素（如COVID-19疫情和医疗保险制度），且按分期和护理阶段分列的成本数据稀缺。设计：单中心、观察性、回顾性队列研究，采用伞式设计，将支持亚型特异性和治疗特异性的二次分析，并包含经济学部分（从哥伦比亚卫生系统角度采用微观成本法的疾病成本研究）。

研究人群：18岁及以上女性，经组织学确诊为乳腺癌，并有通过免疫组织化学和/或原位杂交确定的分子亚型记录，于2014年1月1日至2024年12月31日期间在Fundación Santa Fe de Bogotá接受治疗和/或随访。样本量（370例患者）的计算旨在以95%置信度和3%精确度估计三阴性乳腺癌10%的比例。亚型特异性目标：（1）三阴性乳腺癌：病理缓解、不良事件、复发、进展和生存，包括COVID-19大流行的影响（2020年3月之前与之后的诊断）以及医疗保险方案的影响；（2）Luminal A型乳腺癌：治疗模式与结局，包括适合接受abemaciclib或ribociclib治疗的高危患者；（3）Luminal B HER2阳性乳腺癌：抗HER2治疗与病理完全缓解、复发和生存的关联；（4）Luminal B HER2阴性乳腺癌：高Ki-67与辅助或新辅助化疗决策及结局的关联；（5）HER2富集型乳腺癌：抗HER2治疗、缓解

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。