乳腺癌手术多模式疼痛治疗前瞻性队列研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04875559

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

条件：乳腺癌女性，术后疼痛，术后恶心呕吐。所有计划在罗斯基勒西兰大学医院接受保乳手术或乳房切除术（伴或不伴ALND或SLNB）的患者将被邀请参与本研究。当患者于手术当日到达进行术前准备时，由一名研究者负责就研究目的及所有相关参与要求进行详尽的口头告知。谈话将在封闭房间内进行，若患者决定参与，将获取知情同意书。此外，将告知患者参与为自愿性质，若希望退出将立即予以准许。知情同意将授予研究者直接查阅患者电子档案中数据的权限，以确保获取研究所需的信息。患者亦同意在七日随访期内完成问卷，并同意研究者可通过电话与其联系。

研究完成 当患者已签署知情同意书、遵循治疗方案，并在七日随访期内回答了问卷，即视为研究完成。若患者未完成研究，应说明该受试者的数据在研究中的处理方式及是否处理——这也回应了脱落情况。退出原因——若患者希望退出研究 根据《赫尔辛基宣言》，患者有权随时以任何理由退出研究。研究者也有权随时让患者退出研究。必须记录退出原因。

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。