复发或转移性乳腺癌或前列腺癌患者的疼痛控制

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00002668

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、疼痛、前列腺癌。目的：* 评估在多机构环境中实施门诊教育和行为技能培训项目以控制疼痛的可行性。* 评估患者教育和行为技能培训是否能改善复发或转移性乳腺癌或前列腺癌患者的癌痛控制。* 如果分析表明患者教育和行为技能培训项目具有可行性和潜在疗效，则在癌症预防和控制部门的批准下，将方案修改为全组3臂研究。概要：这是一项随机研究。患者按诊断（乳腺癌 vs 前列腺癌）、初始“最痛”评分（4-6 vs 7或更高）和参与机构进行分层。患者随机分配到2个治疗臂中的1个。* 第I臂：患者接受标准疼痛管理。* 第II臂：患者除接受标准疼痛管理外，还接受教育干预（手册、录音带和录像带）和行为技能培训（包括练习放松课程的安排）。

患者在干预后48-72小时内会接到随访电话，以评估疼痛状况。两组患者均在第1天和第15天接受疼痛和心理评估。预计入组：本研究将共入组96名患者（每组48名）。

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。