生活方式、炎症生物标志物与遗传因素对乳腺癌长期预后的影响

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03401034

标准获取流程：

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2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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数据说明

条件：乳腺癌、乳腺癌死亡率、乳腺癌生存率、绝经后乳腺癌、生活方式、遗传因素、炎症、炎症生物标志物。MARIEplus研究是一项乳腺癌患者的前瞻性队列研究，这些患者被纳入MARIE（Mamma Carcinoma Risk factor InvEstigation）研究，该研究是一项基于人群的乳腺癌病例对照研究，在德国两个研究区域——汉萨同盟城市汉堡和莱茵-内卡-卡尔斯鲁厄（RNK）地区开展。参与者于2001年1月1日至2005年9月30日期间在汉堡通过参与合作的诊所和汉堡癌症登记处确定，并于2002年8月1日至2005年7月31日期间在RNK研究区域确定。患者年龄为50-74岁，经组织学确诊为原发性浸润性（I至IV期）或原位乳腺肿瘤（0期）。在多个时间点收集了关于人口学、社会经济和生活方式因素的全面信息：招募时通过标准化的面对面访谈收集，以及在中位6年随访时和11年后通过计算机辅助电话访谈收集。

2009年和2015年通过人口登记系统评估了生命状态，并从死亡证明中获取死因，依据《国际疾病及相关健康问题统计分类》第10版（ICD-10）进行编码。从医疗记录中摘录临床病程信息，以核实随访访谈中自我报告或主治医师报告的临床事件。研究经海德堡大学和汉堡大学伦理委员会批准，并按照《赫尔辛基宣言》进行。所有参与者在基线和随访期间均提供了书面知情同意。本研究的主要目标是：* 在考虑已确立的预后因素后，评估可改变的生活方式因素和个人因素（包括BMI、饮食、体力活动、烟草和酒精使用、绝经激素治疗、社会经济地位）与乳腺癌生存（总体生存及按肿瘤类型）的关联。

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。