纳曲酮用于乳腺癌放疗患者治疗相关疲劳的随机对照试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02137252

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：浸润性乳腺癌（I-III期）、导管原位癌、小叶原位癌、小叶癌、与癌症治疗相关的疲劳。本试验分为两个阶段（监测阶段和干预阶段）。监测阶段：在非转移性乳腺癌患者开始放疗前，将接触参与者并获取其同意参加研究的监测阶段，该阶段包括对疲劳进行纵向监测，以确定患者在开始放疗后是否出现疲劳。放疗前的疲劳水平将在放疗开始前的最后两周内获取。所有参与者将每周通过简短的自我报告问卷进行疲劳监测。监测期将持续至放疗结束后一个月。在监测期内任何时间点疲劳症状超过预设阈值的参与者，将就其加入研究干预阶段的事宜进行接触。

干预阶段：这是一项随机、双盲、平行臂的5周临床试验，将用于确定纳曲酮对非转移性乳腺癌放疗期间出现的疲劳的影响。

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。