IIT2023-09-Chung-UpfrontTAD：乳腺癌淋巴结转移患者的前期TAD/SNB
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦临床T1-2N0 ER+/Her2-浸润性乳腺癌且活检证实影像检出淋巴结病变的患者，记录其接受前期肿块切除或乳房切除联合TAD后辅助治疗的复发率与生存情况
基本信息
资源简介
IIT2023-09-Chung-UpfrontTAD：乳腺癌淋巴结转移患者的前期TAD/SNB
IIT2023-09-Chung-UpfrontTAD 是一个登记于 clinicaltrials.gov 的肿瘤学临床研究数据集，聚焦乳腺癌伴腋窝淋巴结转移的患者人群。该研究针对临床分期为 T1-2N0、雌激素受体阳性（ER+）/人表皮生长因子受体2阴性（Her2-）的浸润性乳腺癌患者，这些患者经活检证实存在影像学检出的淋巴结病变，接受前期肿块切除或乳房切除联合 TAD（前哨淋巴结活检相关技术）后再行辅助治疗。数据集记录该人群的复发率与生存情况，属于前瞻性、单臂、II 期临床试验的数据，涵盖患者、肿瘤及治疗相关信息，本站将其归类于肿瘤/乳腺癌方向。
【数据集背景】
乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤之一，腋窝淋巴结状态是影响分期与治疗决策的重要因素。临床上存在一类特殊情形：影像学检查发现腋窝淋巴结异常并经活检证实存在病变，但临床分期仍处于 T1-2N0、分子分型为 ER+/Her2- 的浸润性乳腺癌患者。对于这类患者，如何在保证局部控制与生存获益的前提下合理选择手术方式与腋窝处理策略，是临床关注的问题。该研究即在此背景下设计，旨在评估此类患者接受前期肿块切除或乳房切除联合 TAD 后辅助治疗的复发率与生存结局，为临床实践提供前瞻性证据。
【数据内容】
该数据集围绕一项前瞻性、单臂、II 期临床试验展开，收录符合入组标准的患者在接受上述治疗路径后的随访信息。数据内容涉及患者层面的基本信息、肿瘤相关特征以及治疗相关信息，并重点记录复发率与生存情况等结局指标。研究关注的患者群体为临床 T1-2N0、ER+/Her2- 的浸润性乳腺癌患者，且需经活检证实存在影像学检出的淋巴结病变。数据集的主题标签涵盖乳腺癌、腋窝淋巴结病变、女性乳腺癌、腋窝/乳房、乳房切除、淋巴水肿及乳腺肿瘤等方向，反映出数据在肿瘤学与乳腺外科领域的定位。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于在该平台登记的临床研究。研究按既定 eligibility criteria 进行患者筛选与入组，采用前瞻性、单臂、II 期设计。患者、肿瘤与治疗数据将被记录并归档。除上述来源与设计信息外，源站未提供更细化的采集流程、随访时间窗或数据字典说明。
【适用场景】
该数据集适用于乳腺癌腋窝淋巴结管理相关的临床研究与二次分析场景，例如评估临床 T1-2N0 但活检证实影像检出淋巴结病变的 ER+/Her2- 浸润性乳腺癌患者在接受前期手术联合 TAD 及辅助治疗后的复发与生存结局；也可用于乳腺外科手术方式选择、腋窝处理策略以及淋巴水肿等相关主题的探索性研究。由于为单臂设计，其适用场景以描述性分析与假设形成为主，源站未提供对照比较相关的信息。
【使用方法】
源站未提供具体的数据访问方式、文件格式、变量命名规范或统计分析建议。使用者需依据 clinicaltrials.gov 上该登记研究的公开信息了解研究方案与入组标准，并遵循源站的数据获取与使用规定。源站未提供配套的数据字典或代码本。
【质量与限制】
该研究为前瞻性、单臂、II 期临床试验，样本来源与入组受 eligibility criteria 约束，源站未提供样本量、随访时长、失访率及统计效能等信息。单臂设计意味着缺乏同期对照，结果解释需谨慎。源站未提供数据完整性核查、缺失值处理或质量控制流程的说明。上述限制在使用与解读数据时应予以考虑。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用格式与许可条款信息。使用时应遵循 clinicaltrials.gov 的相关规定，并建议在引用时标注该登记研究的英文名称 IIT2023-09-Chung-UpfrontTAD: Upfront TAD/SNB in Patients With Breast Cancer With Nodal Metastases 及其来源平台。
下载信息
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无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06092892
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：乳腺癌、腋窝淋巴结病变、女性乳腺癌、腋窝；乳腺、乳房切除术；淋巴水肿、肿瘤、乳腺。本研究旨在确定临床T1-2N0 ER+/Her2-浸润性乳腺癌患者的复发率和生存情况，这些患者经活检证实为影像学检测到的淋巴结病变，并接受 upfront 肿块切除术或乳房切除术联合TAD，随后进行辅助治疗。这是一项前瞻性、单臂II期临床试验。患者将根据入组标准进行筛选和招募。将记录患者、肿瘤和治疗数据。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
