识别乳腺癌治疗后持续性上肢功能障碍的预后变量——信度与效度

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05371847

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。乳腺癌是最常见的癌症，据估计占女性所有新发癌症的29%（欧洲癌症信息系统）。由于检测方法准确性的提高、早期诊断以及癌症治疗的进步，长期幸存者的数量正在迅速增加。国际健康结局测量联盟倡议将上肢（UL）功能描述为对乳腺癌幸存者（BCS）最重要的健康结局。50%的BCS在放疗后6个月出现上肢功能下降，即在使用上肢进行日常生活活动时存在困难。经历上肢功能障碍和其他问题的患者更不可能进行身体活动。鉴于身体活动不足与乳腺癌后死亡风险增加相关，消除身体活动的障碍（例如上肢功能障碍）非常重要。识别这些导致慢性上肢功能障碍的因素，对于确定前瞻性评估的目标以及在乳腺癌治疗特定时间点采取特定治疗方法具有重要意义。

本研究旨在为一小组乳腺癌幸存者（BCS）和健康志愿者寻找可靠且有效的评估方法，用于评估预后因素及上肢功能本身。

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。