妇科恶性肿瘤术中显微镜下淋巴结状态评估

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07702721

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：妇科癌症、宫颈癌、子宫内膜癌、卵巢癌、外阴癌。背景与依据。准确的淋巴结（LN）分期是妇科恶性肿瘤预后和辅助治疗的主要决定因素。在明显早期疾病中，报道的淋巴结受累率约为卵巢癌14.2%、子宫内膜癌10%、宫颈癌15%、外阴癌10%，在III-IV期卵巢癌中可高达55%。为明确淋巴结状态而进行的系统性盆腔和/或腹主动脉旁淋巴结切除术与显著发病率相关，包括高达38%病例发生淋巴囊肿、20-40%外阴癌病例发生伤口感染/裂开，以及13-48%患者发生淋巴水肿。前哨淋巴结（SLN）活检已减轻早期疾病中的这一负担，但术中冰冻切片对微转移和孤立肿瘤细胞（ITC）的敏感性有限，耗时，且易受示踪失败和“空包”现象影响（据报道在高达20%的肥胖子宫内膜癌患者中发生）。

术前影像学检查，包括FDG-PET/CT，也存在公认的假阴性率（例如，局部晚期宫颈癌中隐匿性腹主动脉旁受累的假阴性率为12%）。全视野光学相干断层扫描（FF-OCT）是一种无标记、非侵入性的显微成像技术，基于组织反射率和光干涉原理，可在10分钟内对新鲜、未染色组织生成实时、高分辨率的“en face”图像，无需固定、切片或染色。在同一平台上进行的动态细胞成像（DCI）可提供可量化的细胞内代谢/对比信息，与FF-OCT形态学信息互补。在乳腺癌中，FF-OCT/DCI此前已显示用于淋巴结转移检测的灵敏度/特异度分别为81.3%/90.3%（FF-OCT）和91.7%/98.9%（DCI）（Yang等，2020）。研究者的未发表初步数据（Pavone等，已投稿）报告，在检测>0.2 mm的转移灶方面，FF-OCT的准确率约为98%，而冰冻切片为65%。假设。

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。