男性乳腺癌易感因素：对照队列2的建立
该数据集来源于clinicaltrials.gov，聚焦男性乳腺癌易感因素研究，旨在建立对照队列。研究为干预性、前瞻性、单中心设计，计划纳入120名无癌症既往史、且未检出家族突变的男性参与者，这些参与者是IUCT-O医疗记录中男性乳腺癌患者的家庭成员
基本信息
资源简介
男性乳腺癌易感因素：对照队列2的建立
该数据集英文名为 Male breAsT cAncer preDisposition Factor: Creation of a Control Cohort 2，来源于 clinicaltrials.gov，本站归类为肿瘤 / 乳腺癌方向，主题标签为 Male Breast Cancer。其核心内容是围绕男性乳腺癌易感因素研究建立对照队列：这是一项干预性、前瞻性、单中心研究，旨在采集并描述男性参与者的遗传、环境与心理社会方面的对照数据。参与者为 IUCT-O 医疗记录中男性乳腺癌患者的家庭成员，在肿瘤遗传咨询时既无任何癌症既往史，也未检出咨询中所研究的家族突变（靶向基因检测）。研究计划在 120 名参与者中开展。该数据集可用于了解男性乳腺癌易感因素研究中对照队列的构建方式与人群界定。
【数据集背景】
男性乳腺癌相对少见，针对其易感因素的对照研究需要明确界定对照人群。该数据集对应的研究以建立对照队列为目标，从男性乳腺癌患者的家庭成员中选取参与者，并要求参与者在肿瘤遗传咨询时没有癌症既往史，同时未检出咨询中针对的家族突变。这一背景设定使对照队列在遗传与环境暴露层面具有明确的入组边界，服务于男性乳腺癌易感因素的对照数据采集与描述。
【数据内容】
源站描述显示，该研究采集并描述的数据类别包括遗传、环境与心理社会三方面的对照数据。研究对象为男性参与者，其身份是 IUCT-O 医疗记录中男性乳腺癌患者的家庭成员。源站未提供具体变量清单、测量工具、数据字段结构或样本量之外的统计指标。
【采集与来源】
数据来源站为 clinicaltrials.gov。研究类型为干预性、前瞻性、单中心研究，实施机构在源站描述中以 IUCT-O 医疗记录的形式出现。参与者来源于 IUCT-O 医疗记录中登记的男性乳腺癌患者的家庭成员，入组时需满足无癌症既往史、且未检出肿瘤遗传咨询中所研究的家族突变（靶向基因检测）两项条件。研究计划纳入 120 名参与者。源站未提供具体采集时间窗、随访频次与数据录入方式。
【适用场景】
该数据集适用于了解男性乳腺癌易感因素研究中对照队列的建立思路与人群定义，可作为相关研究设计参考，例如对照人群的入组条件设定、遗传与环境及心理社会数据的类别划分。也可用于教学或方法学讨论中说明以患者家庭成员为来源构建对照队列的做法。源站未提供该数据集在具体分析模型或临床决策中的直接应用说明。
【使用方法】
源站未提供数据访问方式、文件格式、字段说明或分析操作指南。使用者需注意该研究为干预性、前瞻性、单中心设计，参与者为特定医疗记录中男性乳腺癌患者的家庭成员，且需满足无癌症既往史与未检出家族突变的条件。源站未提供具体使用步骤或推荐分析流程。
【质量与限制】
该研究为单中心设计，计划样本量为 120 名参与者，参与者限定为特定医疗记录中男性乳腺癌患者的家庭成员，并需满足无癌症既往史及未检出所研究家族突变的条件，这些特征构成其适用范围的边界。源站未提供数据完整性、缺失率、偏倚评估或质量控制措施等信息。
【引用与许可】
源站未提供引用格式与许可条款。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
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。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07558343
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：男性乳腺癌。这是一项干预性、前瞻性、单中心研究，旨在收集和描述男性参与者的遗传、环境和社会心理对照数据。参与者在肿瘤遗传咨询时无任何既往癌症史，且不存在肿瘤遗传咨询期间所研究的家族突变（靶向基因检测）。参与者作为男性乳腺癌患者的家庭成员被收录于IUCT-O医疗记录中。本研究将在120名参与者的人群中开展。
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。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
