COVID-19与乳腺癌放射性肺炎相关性研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦乳腺癌、放射性肺炎与 COVID-19 的关联。研究为单中心回顾性分析，筛选 2021 年 1 月 1 日至 2024 年 6 月 30 日在浙江医院肿瘤中心接受放疗的乳腺癌患者，通过医院信息系统识别符合纳入标准者并回顾临床记录，随访以电话访谈
基本信息
资源简介
COVID-19与乳腺癌放射性肺炎相关性研究
该数据集英文名为 Correlation Between COVID-19 and Radiation Pneumonitis in Breast Cancer，来源于 clinicaltrials.gov，本站归类于肿瘤 / 乳腺癌方向。其主题围绕乳腺癌、放射性肺炎与 COVID-19 三者之间的关联展开。研究设计为单中心回顾性分析，目的是考察 COVID-19 感染是否会增加乳腺癌患者发生放射性肺炎的风险或负担。研究对象为 2021 年 1 月 1 日至 2024 年 6 月 30 日期间在浙江医院肿瘤中心接受放疗的乳腺癌患者，通过医院信息系统识别符合纳入标准者，并回顾其临床记录，随访以电话访谈方式进行。该数据集适合关注肿瘤放疗并发症与呼吸道感染交互影响的研究者参考使用。
【数据集背景】
COVID-19 大流行对肿瘤患者的诊疗与预后产生了广泛影响，而接受胸部放疗的乳腺癌患者本身存在发生放射性肺炎的风险。两者叠加时，感染是否加重放射性肺损伤，是临床关注的问题。该数据集正是针对这一临床问题而建立：以乳腺癌放疗患者为对象，考察 COVID-19 感染与放射性肺炎之间的相关性。研究采用单中心回顾性分析设计，聚焦于感染是否增加放射性肺炎的发生风险或疾病负担这一核心问题，为后续相关临床研究与风险评估提供数据基础。
【数据内容】
数据集的主题标签为 Breast Cancer、Radiation Pneumonia 与 COVID-19，内容围绕乳腺癌患者放疗后放射性肺炎与 COVID-19 感染状况的关联信息展开。研究纳入的对象为在指定时间段内于浙江医院肿瘤中心接受放疗的乳腺癌患者，相关临床信息通过回顾临床记录获得。关于数据集的具体字段构成、样本量、变量类型与记录条数，源站未提供。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov。研究在浙江医院肿瘤中心开展，筛选 2021 年 1 月 1 日至 2024 年 6 月 30 日期间接受放疗的乳腺癌患者。符合纳入标准的患者通过医院信息系统识别，其临床记录被回顾性查阅，随访则通过电话访谈完成。关于数据采集的具体流程细节、随访时间点与访谈内容，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于探讨 COVID-19 感染与乳腺癌放疗后放射性肺炎之间关联的研究场景，可用于支持放射性肺炎风险因素的回顾性分析、肿瘤患者合并呼吸道感染时的临床评估思路探索，以及相关回顾性研究设计的参考。关于其在具体建模、预测或临床决策中的适用性验证，源站未提供。
【使用方法】
该数据集为单中心回顾性分析所形成的数据集合，使用时应结合其回顾性设计特点，围绕乳腺癌放疗、放射性肺炎与 COVID-19 感染三类主题信息进行分析。关于数据的具体读取方式、变量定义、编码规则与配套文档，源站未提供。
【质量与限制】
该研究为单中心回顾性分析，研究对象限定于特定时间段内在一家医院接受放疗的乳腺癌患者，随访通过电话访谈完成。关于样本量、缺失数据情况、偏倚控制措施与数据质量评估结果，源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用格式与使用许可条款，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/NCT07188116
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、放射性肺炎、COVID-19。本研究设计为单中心回顾性分析，旨在探究COVID-19感染是否会增加乳腺癌患者放射性肺炎的风险或负担。筛选2021年1月1日至2024年6月30日期间在浙江医院肿瘤中心接受放疗的乳腺癌患者以确定其是否符合条件。通过医院信息系统识别符合纳入标准的患者，并审查其临床记录。随访通过电话访谈进行。
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。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
