乳腺癌大分割局部区域放疗研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04228991

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

条件：乳腺肿瘤、放疗、淋巴水肿。一项多中心、随机、非劣效性III期研究，比较两种放射治疗模式，即常规分割与大分割局部区域放疗。符合条件的、知情同意的新诊断且组织学确诊的浸润性乳腺癌患者，无转移性疾病证据；接受根治性手术[保乳手术或乳房切除术，并采用前哨淋巴结活检或腋窝淋巴结清扫进行淋巴结分期]的患者将按1：1比例随机分配至常规局部区域放疗（对照组）或大分割局部区域放疗（试验组）。分层因素包括：体重指数、是否进行腋窝淋巴结清扫、手术类型（保乳手术或乳房切除术）以及临床中心。研究参与者将通过测量手臂体积来评估淋巴水肿这一主要结局。手臂活动度将通过测量手臂运动来评估。研究参与者将在放疗期间及放疗后评估急性和晚期放射性毒性。

研究参与者将每年接受随访和评估，以监测乳腺癌复发（BCR）、新发第二原发癌、生活质量（QOL）及总生存情况。同时，还将确定成本效果和成本效用。计划样本量为588名研究参与者。该研究将在加拿大各地的临床中心开展。

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。