PSMA在HER2阴性AR阳性转移性乳腺癌中的评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04573231

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：乳腺癌、HER2阴性乳腺癌、转移性乳腺癌。

主要目标：

• 通过基于PSMA的18F-DCFPyL PET/CT评估转移性HER2阴性、AR阳性乳腺癌患者中PSMA的表达。将使用新型显像剂18F-DCFPyL进行基于PSMA的PET显像，对PSMA表达进行定量，作为HER2阴性、AR阳性转移性乳腺癌肿瘤新生血管的无创成像生物标志物。

次要目标：

• 将PSMA PET与HER2阴性、AR阳性转移性乳腺癌患者CTCs及诊断性转移组织中的PSMA表达进行比较。
• 对于入组NCT03090165的患者，PSMA表达将与接受比卡鲁胺和瑞博西利治疗的临床获益（客观缓解和无进展生存期）进行相关性分析。

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。