机器人辅助保留乳头乳房切除术（RNSM）前瞻性初步研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为机器人辅助保留乳头乳房切除术（RNSM）的前瞻性初步研究，属于肿瘤/乳腺癌方向
基本信息
资源简介
机器人辅助保留乳头乳房切除术（RNSM）前瞻性初步研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为机器人辅助保留乳头乳房切除术（RNSM）的前瞻性初步研究，属于肿瘤/乳腺癌方向。源站描述覆盖的疾病条件包括 AJCC v8 解剖分期 I、IA、IB、II、IIA、IIB、IIIA 期乳腺癌以及导管原位癌。描述指出，随着乳房切除术后乳房重建技术的进步，手术技术已发展到在保留皮肤瓣和乳头乳晕复合体（NAC）的同时获得更好美学效果而不影响结局；保留 NAC 的乳房切除术称为保留乳头乳房切除术（NSM），可带来显著心理社会获益，但技术难度高，且因腺体体积小，NSM 中全乳腺腺体切除在技术上具有挑战性（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：Conditions: Anatomic Stage I Breast Cancer AJCC v8, Anatomic Stage IA Breast Cancer AJCC v8, Anatomic Stage IB Breast Cancer AJCC v8, Anatomic Stage II Breast Cancer AJCC v8, Anatomic Stage IIA Breast Cancer AJCC v8, Anatomic Stage IIB Breast Cancer AJCC v8, Anatomic Stage IIIA Breast Cancer AJCC v8, Ductal Breast Carcinoma In Situ. 随着乳房切除术后乳房重建技术的进步，用于治疗包括乳腺癌在内的乳腺疾病的手术技术已经发展，以保留皮肤瓣和乳头乳晕复合体（NAC），从而在不影响结局的情况下获得更好的美学效果。保留 NAC 的乳房切除术称为保留乳头乳房切除术（NSM）。NSM 可为患者带来显著的心理社会获益，但技术上要求高且难以实施。由于腺体体积小，NSM 中的全乳腺腺体切除在技术上具有挑战性。
【主题与分类】
主题标签：Anatomic Stage I Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage IA Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage IB Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage II Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage IIA Breast Cancer AJCC v8、Anatomic Stage IIB Breast Cancer AJCC v8、Ductal Breast Carcinoma In Situ、Prognostic Stage I Breast Cancer AJCC v8、Prophylactic Mastectomy。本站分类：肿瘤/乳腺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04537312
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04537312
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：解剖学分期I期乳腺癌AJCC v8、解剖学分期IA期乳腺癌AJCC v8、解剖学分期IB期乳腺癌AJCC v8、解剖学分期II期乳腺癌AJCC v8、解剖学分期IIA期乳腺癌AJCC v8、解剖学分期IIB期乳腺癌AJCC v8、解剖学分期IIIA期乳腺癌AJCC v8、导管原位乳腺癌。随着乳房切除术后乳房重建技术的进步，用于治疗包括乳腺癌在内的乳腺疾病，外科技术已发展至能够保留皮瓣和乳头乳晕复合体（NAC），以在不影响治疗效果的前提下获得更好的美学效果。保留NAC的乳房切除术称为保留乳头乳房切除术（NSM）。NSM可为患者带来显著的心理社会益处，但技术上要求高且操作具有挑战性。由于切口小、解剖平面可视化差，NSM中的全乳腺腺体切除在技术上具有挑战性。近期研究表明，进行微创机器人辅助NSM（RNSM）是可行且安全的。RNSM技术仍属新颖。这是一项单臂初步研究，旨在评估RNSM的可行性和安全性。
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。
