紫杉醇联合卡铂治疗新诊断局部晚期乳腺癌手术患者研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00096343

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
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：乳腺癌。目的：* 确定新诊断、局部晚期可手术乳腺癌女性接受紫杉醇和卡铂新辅助化疗后的临床和病理缓解情况。* 评估特定生物标志物的预后价值，以及作为该方案治疗患者缓解/耐药标志物的价值。* 确定该方案在这些患者中的耐受性和毒性。方案概要：这是一项开放标签研究。淋巴结不可触及的患者在开始新辅助化疗前4周内接受前哨淋巴结活检。所有患者在第1天接受紫杉醇静脉滴注3小时，随后卡铂静脉滴注30分钟。在无疾病进展或不可接受的毒性情况下，治疗每21天重复一次，最多4个疗程。患者接受肿块切除术或改良根治性乳房切除术。前哨淋巴结活检阳性或腋窝淋巴结可触及肿大的患者接受腋窝淋巴结清扫术。所有接受肿块切除术或乳房切除术的高危疾病患者还接受放疗。

因疾病持续而拒绝接受肿块切除术或乳房切除术的患者可进行空心针穿刺活检。预计入组：本研究将在18个月内共入组30名患者。

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。