将化学预防纳入乳腺癌照护的知情选择（MiCHOICE）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04496739

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；
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   • 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：乳腺非典型增生、小叶原位癌、多形性小叶原位癌。主要目的：I. 比较注册后6个月时，在非典型增生（AH）或小叶原位癌（LCIS）女性中，干预组（RealRisks决策辅助/乳腺癌风险导航[BNAV]+标准教育材料）与对照组（仅标准教育材料）之间化学预防知情选择的发生频率。次要目的：I. 评估干预组和对照组在基线、6个月和12个月时患者的化学预防知识、化学预防意向/决定、感知乳腺癌风险和担忧、乳腺癌风险感知准确性、决策冲突和决策后悔。II. 比较干预组和对照组之间患者化学预防使用情况、依从性以及停用选择性雌激素受体调节剂（SERM）或芳香化酶抑制剂（AI）的原因，每年一次，最长5年。III.

评估干预组和对照组患者及医疗提供者在6个月门诊访视后关于化学预防的共同决策情况。实施目标：I. 评估决策支持工具RealRisks和BNAV在临床工作流程中的实施情况，并通过电话/视频会议访谈被分配至积极干预组的医疗提供者及患有AH或LCIS的高风险女性，更好地了解化学预防使用的障碍和促进因素。概要：招募中心被随机分配至2组中的1组。第I组（对照组）：患者通过患者门户或网站以RealRisks形式接受关于乳腺癌风险和化学预防的标准教育材料。第II组（干预组）：患者通过患者门户或网站以RealRisks形式接受关于乳腺癌风险和化学预防的标准教育材料。患者通过患者门户接受以患者为中心的决策支持，该支持通过一份行动计划总结其乳腺癌风险特征、SERMs的风险和获益

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。