哥伦比亚Valle Del Cauca地区淋巴水肿患病率数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04987424

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：单侧乳腺癌。背景：乳腺癌相关淋巴水肿被认为是乳腺癌治疗最常见的不良反应之一。(1,2) 尽管全球范围内关于其流行病学和危险因素的信息十分丰富，但哥伦比亚和拉丁美洲对此类数据知之甚少。目的：确定哥伦比亚考卡山谷省一家肿瘤专科中心中乳腺癌相关淋巴水肿的实际患病率和发病率及其危险因素。设计、场所和患者：2008年至2020年间，共纳入367例确诊为单侧乳腺癌的患者样本，并据此开展了一项描述性研究，对患者上肢进行了一系列人体测量，以获取双臂体积，并采用西班牙淋巴学会的截锥体积公式确定淋巴水肿的患病率，随后查阅病历以收集其他相关数据。若患者患有双侧乳腺癌或上肢直接创伤，则予以排除。

干预措施：实施了一项单一干预，召集患者进行访谈和上肢人体测量，从而计算手臂体积以进行淋巴水肿的初步诊断。

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。