乳腺癌ER再激活治疗

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02188745

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：转移性乳腺癌。转移性乳腺癌很少能通过当前疗法治愈。ER+乳腺癌最终会对所有可用的抗雌激素药物产生耐药。在转移情况下，雌激素的缓解率与抗雌激素药物相似。鉴于ER+乳腺癌通常对抗雌激素和雌激素均有反应，交替使用抗雌激素/雌激素治疗可能比持续使用任一类药物更有效。个案证据表明，这种交替治疗策略对部分患者有效。临床前证据提示，抗雌激素耐药的ER+乳腺癌可被雌激素的抗肿瘤作用增敏。此类细胞中存在亚群，最终可在雌激素存在下恢复生长能力，并恢复至其抗雌激素敏感状态。研究者将正式检验交替使用17B-雌二醇/抗雌激素治疗对抗雌激素耐药的转移性ER+/HER2-乳腺癌的治疗是否有效，并识别可预测肿瘤对1) 17B-雌二醇和2) 交替17B-雌二醇/抗雌激素治疗反应的分子生物标志物。如果成功，本研究将提出一种通过在疾病进展前抢先转换治疗来治疗转移性ER+/HER2-乳腺癌的新策略。

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。