乳腺癌患者术前部分放疗试点试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07178665

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

疾病：早期乳腺癌、乳腺癌、DCIS。我们的主要目标是证明，对于符合保乳手术（BCS）条件、接受术前部分乳腺照射（PBI）治疗的非转移性且临床淋巴结阴性的乳腺癌或DCIS患者，1个月时3级或以上伤口并发症的发生率不劣于当前标准治疗的发生率（6-20%）。我们的次要目标是证明，治疗结束后1年和3年时医生报告的 cosmetic 结局优于当前标准实践中所报告的接受BCS和大分割全乳照射（WBI）患者的结局（Shaitelman等人报告约35%在3年时 cosmetic 结局为差/一般）。第三目标是测量该患者队列中急性和晚期放射相关毒性，如放射性皮炎、毛细血管扩张和纤维化，并测量放射可能影响的生物学标志物。测量术前APBI临床靶区（CTV），并将其与如果部分乳腺在术后进行照射时会被勾画为CTV的术后APBI CTV体积进行比较。

使用BCTOS美容量表测量患者报告的公平/较差美容结果的发生率。研究放射治疗前后的癌症生物学。

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。