间隔期癌症与筛查流程对乳腺癌生存及无病生存期的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03165006

标准获取流程：

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   • 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。本研究的总体目标是评估参与乳腺癌筛查项目的女性的生存期和无病期，这些女性在筛查期间被诊断出癌症或为间期癌，具体包括真性间期癌和假阴性。该队列包含2000年至2009年间参与西班牙乳腺癌筛查项目的女性的信息，这些女性在筛查期间或筛查间隔期间被诊断出乳腺癌（间期癌），具体包括真性间期癌和假阴性。研究者获取了女性相关信息（包括乳腺密度）、肿瘤相关信息（包括肿瘤表型）以及随访信息（包括复发、第二肿瘤以及随访结束时（2014年6月）的生命状态）。预期结果：目前尚无整合上述所有不同方面的诊疗过程队列分析结果。

本研究将补充人群筛查评估，特别是 interval cancer 以及对生存期和无病期的影响，并考虑乳腺密度、肿瘤表型、临床并发症、再入院和手术方式等相关变量。本研究是一个更广泛项目（CAMISS 研究）的一部分，该项目由流行病学与公共卫生组卫生服务评估团队协调，包含两个被诊断为乳腺癌的女性队列：一个前瞻性队列（n=2,040 例新发乳腺癌病例，诊断于西班牙 5 个地区的 18 家医院）（ClinicalTrials.gov 标识符：NCT02439554）和一个回顾性队列，包含 2000 年至 2009 年间在西班牙两个地区被诊断为乳腺癌的接受筛查的女性（n=1,086）。CAMISS 研究的总体目标是评估乳腺癌患者所接受卫生保健的不同方面，如诊断过程、治疗、并发症、生存期、费用和生活质量，以提供信息以改善

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。