术前SABR联合或不联合热量限制治疗早期乳腺癌
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦早期乳腺癌（AJCC v8解剖分期0至3期、导管原位癌、浸润性乳腺癌及三阴性乳腺癌）的术前SABR治疗研究
基本信息
资源简介
术前SABR联合或不联合热量限制治疗早期乳腺癌
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦早期乳腺癌（AJCC v8解剖分期0至3期、导管原位癌、浸润性乳腺癌及三阴性乳腺癌）的术前SABR治疗研究。主要目标是检测在术前SABR期间进行热量限制的受试者相比单独接受SABR者肿瘤细胞密度是否下降。次要目标包括评估miR-21从基线到放疗后的变化、研究SABR联合热量限制与单独SABR在患者及肿瘤特征上的可测量变化，以及描述病理完全缓解率。数据可用于预测肿瘤对联合干预的病理反应及相关生物标志物变化（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：解剖分期0期乳腺癌AJCC v8、解剖分期1期乳腺癌AJCC v8、解剖分期2期乳腺癌AJCC v8、解剖分期3期乳腺癌AJCC v8、乳腺导管原位癌、浸润性乳腺癌、三阴性乳腺癌。主要目标：I. 检测在术前SABR期间接受热量限制的受试者与仅接受SABR的受试者相比，肿瘤细胞密度是否下降。次要目标：I. 通过基线和放疗后水平定义的miR-21变化。II. 研究SABR联合热量限制（CR）与单独SABR相比在患者和肿瘤特征上的可测量变化，以为未来试验提供信息。III. 描述病理完全缓解（pCR）率，定义为无残留癌或无残留浸润性癌，但导管原位癌（DCIS）可能为
【主题与分类】
主题标签：Anatomic Stage 0 Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage 1 Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage 2 Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage 3 Breast Cancer AJCC v8、Breast Ductal Carcinoma in Situ、Invasive Breast Carcinoma、Triple Negative Breast Carcinoma。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04959474
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源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04959474
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
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- OpenDataLab:
数据说明
疾病状态：乳腺浸润性癌、三阴性乳腺癌、乳腺导管原位癌、AJCC第8版解剖学分期0期乳腺癌、AJCC第8版解剖学分期1期乳腺癌、AJCC第8版解剖学分期2期乳腺癌、AJCC第8版解剖学分期3期乳腺癌。主要目标：I. 对比接受术前SABR期间热量限制的参与者与仅接受SABR的参与者，检测肿瘤细胞密度的降低情况。次要目标：I. 根据基线和放疗后水平定义的miR-21变化。II. 研究SABR联合热量限制（CR）与单独SABR相比，患者和肿瘤特征的可测量变化，以为未来试验提供依据。III. 描述各治疗组及按亚型划分的病理完全缓解（pCR）率，pCR定义为无残留癌或无残留浸润性癌，但可能存在导管原位癌（DCIS）。IV. 使用对比增强乳腺摄影（CEM）评估各治疗组的反应，并与病理反应相关联。V.
描述短期手术结局，包括：前哨淋巴结（SLN）识别率、需要返回手术室再次切除的阳性切缘，以及术后并发症（感染、伤口愈合延迟、需要抽吸的血清肿）。VI. 测量患者报告的健康相关结局及对结果的满意度。VII. 将患者报告的美容效果与医生报告的美容效果评分进行比较，其中美容效果评为优、良、中或差。VIII. 比较随机接受单纯SABR的女性与随机接受SABR + CR且对CR干预至少80%依从的女性之间的pCR率。IX. 比较随机接受单纯SABR且热量摄入偏离基线不超过10%的女性与随机接受SABR + CR且对CR干预至少80%依从的女性之间的pCR率。探索性目标：I. 组织：确定与miR-21相关的饮食下游分子效应，如FAS/FASL、PD-1、LAG3和STAT3表达。II. 微生物组：分别比较每个试验组基线与SABR后的微生物组物种。III
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
