前瞻性转移灶成像数据集（POEM）

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07781306

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：肝转移、结直肠癌、乳腺癌。结肠癌是不同类型癌症中的主要死亡原因之一。结肠中的肿瘤通常可以通过根治性手术（可能结合药物治疗（化疗））进行治疗。然而，在绝大多数死于结肠癌的患者中，转移才是真正的死亡原因。这通常涉及肝转移。这些转移灶可以通过手术切除，患者通常在围手术期接受化疗或其他药物治疗，尽管这种治疗并不总是成功。现有用于预测哪些患者将从肝转移特定治疗中获益的方法（例如临床风险评分）并不准确。在过去十五年中，转化癌症研究部的研究人员开展了研究，至少部分解释了为什么并非所有结肠癌肝转移的行为都相同。这些差异可以通过组织病理学检查观察到。

令人惊讶的是，肝转移灶表现出两种截然不同的行为方式，即生长模式，而这一信息目前尚未应用于临床实践。然而，这两种生长模式之间癌细胞行为的生物学差异十分显著。在一种生长模式——“促纤维增生型”中，癌细胞的行为与原发结肠癌本身相同：它们形成细胞团，并产生新的支持组织——即“促纤维增生”——以及血管——即“血管生成”。此类转移灶中常伴有炎症。在另一种生长模式——“替代型”中，癌细胞以特殊方式行事：它们占据或“替代”肝脏的正常细胞即肝细胞，并利用宿主现有的支持组织和血管。没有新血管形成，且通常炎症轻微或无炎症。当肝转移灶中存在一种以上生长模式时，需评估每种生长模式的相对占比（每

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。