密歇根遗传性检测(MiGHT)

MiGHT 是由 clinicaltrials.gov 收录的肿瘤研究数据集,聚焦乳腺癌,同时覆盖结直肠癌、卵巢癌、前列腺癌、胰腺癌、子宫内膜癌及癌症病史

University of Michigan Rogel Cancer CenterUniversity of Michigan Rogel Cancer Center
clinicaltrials
浏览 12
基因组Breast CancerColorectal CancerOvarian CancerProstate CancerPancreatic CancerEndometrial CancerHistory of CancerCOVID-19
Michigan Genetic Hereditary Testing (MiGHT)

基本信息

模态
基因组
创建/更新时间
2026-10-17

资源简介

密歇根遗传性检测(MiGHT)

MiGHT 是由 clinicaltrials.gov 收录的肿瘤研究数据集,聚焦乳腺癌,同时覆盖结直肠癌、卵巢癌、前列腺癌、胰腺癌、子宫内膜癌及癌症病史。该研究由密歇根州卫生与公众服务部(MDHHS)与密歇根肿瘤质量联盟(MOQC)合作开展,2023 年 4 月经 IRB 批准扩大入组标准,纳入非急性期及未接受肿瘤照护但符合基因检测条件者。数据可用于遗传性肿瘤风险评估与相关研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:乳腺癌、结直肠癌、卵巢癌、前列腺癌、胰腺癌、子宫内膜癌、癌症病史。本试验将与密歇根州卫生与公众服务部(MDHHS)以及密歇根州肿瘤诊疗机构网络——密歇根肿瘤质量联盟(MOQC)合作开展。截至 2023 年 4 月,我们已获得 IRB 批准,扩大入组标准和招募队列。此次扩展将增强我们对尚未处于急性临床照护阶段个体的覆盖,以及对目前未接受肿瘤照护、但仅凭癌症家族史或结合任何个人癌症史仍符合基因检测条件个体的覆盖。这些扩展还将支持减轻肿瘤诊疗机构的负担——这些机构持续面临 COVID-19 大流行带来的下游、资源受限影响。

【主题与分类】

主题标签:Breast Cancer、Colorectal Cancer、Ovarian Cancer、Prostate Cancer、Pancreatic Cancer、Endometrial Cancer、History of Cancer。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05162846

官方服务

专家保障全链路合规授权与标注交付

陕川双基地 × 超十家三甲医院直连

从合规授权、采集治理、专业标注到数据集交付,我们提供全链路闭环服务,让高质量临床数据即拿即用。

⚡️ 需要原始数据或标注支持?联系我们获取定制方案。

帮我联系

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。

免费样本无法满足模型训练要求?千方提供经三甲医院脱敏、带病理回证与专家标注的商业级专病数据集。

使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05162846

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:乳腺癌、结直肠癌、卵巢癌、前列腺癌、胰腺癌、子宫内膜癌、癌症病史。本试验将与密歇根州卫生与公众服务部(MDHHS)以及密歇根州肿瘤诊疗机构网络——密歇根肿瘤质量联盟(MOQC)合作开展。截至2023年4月,我们的机构审查委员会(IRB)已批准扩大纳入标准和招募队列。此次扩展将增强我们覆盖以下人群的能力:尚未处于临床诊疗急性期的个体,以及目前未接受肿瘤诊疗、但仅凭癌症家族史或结合任何个人癌症病史仍符合基因检测条件的个体。这些扩展还将有助于减轻全州肿瘤诊疗机构的负担——这些机构仍在承受COVID-19大流行带来的下游资源限制影响。研究的目标和目的保持不变。

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。