使用MammoSite-ML®评估乳腺近距离放疗的IV期试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01448447

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
   • 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、导管原位癌。本研究将评估使用MammoSite-ML®进行乳腺近距离放射治疗的局部控制率、美容效果及并发症发生率，该治疗可作为唯一放疗方法或作为增量技术，适用于I-II期乳腺癌（<3 cm）、（非小叶组织学类型）患者，这些患者接受了肿块切除术且手术切缘组织学阴性至少2 mm、腋窝淋巴结阴性，以及导管原位癌（DCIS）。假设：* 对于选定的I期乳腺癌和导管原位癌（DCIS）患者，单独使用MammoSite-ML®进行近距离放射治疗在技术上是可行的，具有可重复性，并且并发症发生率可接受。* 近距离放射治疗后的美容效果将与传统的全乳腺外照射放疗后获得的效果相似。

在符合筛选标准、从而将乳腺肿瘤切除术后临床显著的多中心性或广泛残留癌风险降至最低的前提下，乳腺近距离放疗后的局部肿瘤控制率将与常规外照射放疗相似，且对患者而言不便更少、费用可能更低。

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。