REJOIN 老年乳腺癌幸存者试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03955627

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：乳腺癌女性。为提高老年幸存者的AIA和AI依从性，将采取以下措施：首先，调整一项针对老年乳腺癌幸存者的循证干预措施，并评估招募和保留24名老年乳腺癌幸存者的可行性（目标1）；然后，对年龄≥60岁的乳腺癌幸存者进行 adapted 干预措施的试点测试。研究者将向幸存者普及可能的AI相关副作用，并教授幸存者利用PA自我管理AIA的方法（目标2），同时支持其遵循激素治疗建议（目标3）。鉴于有证据表明幸存者在开始激素治疗后不久即会出现AIA，潜在符合条件的参与者将在治疗过程早期被识别。通过在诊断后或积极治疗期间识别潜在参与者，幸存者在开始激素治疗（即AIs）后能以最短延迟启动运动干预。所有参与者均已完成手术、放疗和/或化疗，这符合当前ASCO关于AI使用的指南。

两组将被随机分配到仅提供信息组（强化标准护理）或教育加运动组（治疗组）。在干预期间的初次临床访视中，两组参与者将在获得AI药物处方的同时收到印刷版信息资料。治疗组随后将接受由认证运动教练（如ACSM或类似机构认证）远程提供的一对一运动咨询，随后接受改良版Fit & Strong!项目，该项目包括每周两次的远程监督下运动（60分钟）和教育课程（30分钟）。运动课程将包括轻重量器械或阻力带以及低冲击有氧运动，其中动作将根据参与者的需求进行讲解、示范和调整。运动方案将根据临床顾问的建议进行审查和修订。教育材料

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。