胸部及乳腺癌放疗与治疗后相关心脏毒性数据集(RACCOON)

条件:接受胸部照射的患者。接受胸部照射的癌症患者心脏会受到一定剂量照射。由于放射的晚期效应,部分患者在放疗数年后可能发生心脏毒性

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医学影像预测胸部放疗患者乳腺癌心脏毒性剂量-体积参数人工智能自动分割诱导多能干细胞
Radiotherapy for Thoracic and Breast Cancer and the Related Cardiotoxicity Following Treatment (RACCOON)

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-20

资源简介

胸部及乳腺癌放疗与治疗后相关心脏毒性数据集(RACCOON)

RACCOON 数据集的全称为 Radiotherapy for Thoracic and Breast Cancer and the Related Cardiotoxicity Following Treatment,关注接受胸部照射的癌症患者(包括乳腺癌患者)在放疗后出现的心脏毒性问题。接受胸部照射的癌症患者,其心脏会受到一定剂量的照射;由于放射的晚期效应,部分患者在放疗数年后可能发生心脏毒性。鉴于心脏毒性往往具有致死性,对接受胸部照射的患者进行筛查和预防放射性心脏毒性十分关键。该队列中的患者将在胸部照射前后接受心脏评估,并借助基于人工智能的心脏 CT 图像自动分割来估算各心脏亚结构的剂量-体积参数,进而分析能够预测心脏毒性的剂量-体积参数;对于发生心脏毒性的患者,还将进行血液采样,以建立由诱导多能干细胞来源的心肌细胞。

【数据集背景】

胸部放疗是胸部及乳腺肿瘤治疗的重要手段,但心脏在照射野内不可避免会接受一定剂量。放射的晚期效应使得部分患者在放疗数年后出现心脏毒性,而心脏毒性常常是致命的。因此,如何在接受胸部照射的患者中开展筛查与预防,是临床关注的核心问题。RACCOON 正是围绕这一临床需求建立的队列,聚焦胸部及乳腺癌放疗与治疗后相关心脏毒性之间的关系。

【数据内容】

该数据集面向接受胸部照射的患者人群,主题标签即为“接受胸部照射的患者”。队列内容围绕心脏评估展开:患者在胸部照射前后接受心脏评价;对 CT 图像中的心脏进行基于人工智能的自动分割,据此估算各心脏亚结构的剂量-体积参数;并对可预测心脏毒性的剂量-体积参数进行分析。对于发生心脏毒性的患者,还包含血液采样环节,用于建立由诱导多能干细胞来源的心肌细胞。源站未提供具体的样本量、变量字段清单、随访时长及数据文件格式等信息。

【采集与来源】

数据来源于 clinicaltrials.gov 登记的研究,本站将其归类为肿瘤 / 乳腺癌方向。采集对象为接受胸部照射的癌症患者,采集内容包括放疗前后的心脏评估、CT 图像的心脏自动分割结果与剂量-体积参数,以及心脏毒性患者的血液样本。源站未提供具体的采集机构、采集时间窗口与样本运输保存细节。

【适用场景】

该数据集适用于放射性心脏毒性相关的临床与研究场景,包括:评估胸部照射前后心脏功能与结构变化;利用人工智能自动分割心脏并计算各心脏亚结构剂量-体积参数;筛选和验证能够预测心脏毒性的剂量-体积参数;以及基于患者血液样本开展诱导多能干细胞来源心肌细胞的机制研究。也可用于乳腺癌等胸部肿瘤放疗后晚期心脏不良反应的筛查与预防策略探索。

【使用方法】

源站未提供具体的使用方法、数据访问流程与分析规范。

【质量与限制】

源站未提供样本量、数据完整性、缺失情况、标注质量控制及验证结果等信息,因此无法对数据质量作出具体评价。已知的限定在于:队列聚焦接受胸部照射的患者,结论外推需考虑人群与治疗方式的匹配性;心脏毒性为放疗后数年的晚期效应,相关分析依赖足够的随访。

【引用与许可】

源站未提供引用格式与许可条款信息。

下载信息

注册下载

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暂未开放

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使用方式

数据集获取

源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT04674501

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:接受胸部放疗的患者。接受胸部放疗的癌症患者心脏会受到一定剂量的照射。由于放射的晚期效应,部分患者在放疗后数年可能发生心脏毒性。考虑到心脏毒性往往具有致死性,在接受胸部放疗的患者中筛查和预防放射性心脏毒性至关重要。本队列中的患者将在胸部放疗前后接受心脏评估。将通过基于人工智能的CT图像心脏自动分割来估算各心脏亚结构的剂量-体积参数。将分析可预测心脏毒性的剂量-体积参数。在发生心脏毒性的患者中,将进行血液采样以建立源自诱导多能干细胞的心肌细胞,用于鉴定放射性心脏毒性的机制和治疗靶点。

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。

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