基本信息

模态

医学影像

创建/更新时间

2026-10-20

资源简介

SMC 放射肿瘤学乳腺癌队列研究

SMC Radiation Oncology Breast Cancer Cohort Study 是一项登记于 clinicaltrials.gov 的观察性研究数据集，本站将其归类于肿瘤 / 乳腺癌方向，主题标签为放疗副作用。该数据集聚焦于接受大分割放疗的乳腺癌患者，旨在了解这一人群的放疗相关毒性反应与美容结局。研究关注的核心问题包括乳腺皮肤的变化、与乳腺皮肤变化相关的因素、患者报告结局以及美容结局。参与者在放疗前后接受多维度的评估手段，包括照片、Fibrometer 测量、BREAST-Q 问卷，以及由治疗医生依据 CTCAE 第 4.03 版进行的评价。整体而言，该数据集为观察性设计，围绕大分割放疗后皮肤反应与外观结局的多维评估展开，适合用于放疗副作用与乳腺癌患者报告结局相关的研究参考。

【数据集背景】

该数据集来源于 clinicaltrials.gov 登记的观察性研究，研究条件为放疗副作用（Radiotherapy Side Effect）。研究背景聚焦于乳腺癌患者接受大分割放疗后的毒性反应与美容结局。研究希望回答的主要问题包括：乳腺皮肤的变化、与乳腺皮肤变化相关的因素、患者报告结局，以及美容结局。该研究为观察性设计，不涉及干预性分组描述。

【数据内容】

数据集所涉及的内容围绕放疗前后的多维度评估展开。评估维度包括：照片、Fibrometer 测量、问卷（BREAST-Q）以及由治疗医生依据 CTCAE 第 4.03 版进行的评价。研究关注的结局信息包括放疗相关毒性、乳腺皮肤变化及其相关因素、患者报告结局与美容结局。关于样本量、随访时长、具体变量字段与数据表结构，源站未提供。

【采集与来源】

数据来源站为 clinicaltrials.gov。采集方式为观察性研究框架下，在放疗前后对参与者进行多维度评估，评估工具包括照片、Fibrometer、BREAST-Q 问卷以及 CTCAE 第 4.03 版医生评价。关于具体的采集时间点、采集频率、数据存储形式与数据共享方式，源站未提供。

【适用场景】

该数据集适用于与乳腺癌大分割放疗相关的副作用与结局研究场景，例如探讨放疗后乳腺皮肤变化及其相关因素、分析患者报告结局（BREAST-Q）、评估美容结局，以及参考以 CTCAE 第 4.03 版进行医生评价的毒性记录方式。也可用于比较不同评估维度（照片、Fibrometer、问卷、医生评价）在放疗毒性观察中的组合应用。关于具体的建模用途或验证性研究结论，源站未提供。

【使用方法】

源站未提供具体的数据使用方法、访问方式、文件格式或字段说明。使用者需注意该研究为观察性设计，评估围绕放疗前后的多维度测量展开，包括照片、Fibrometer、BREAST-Q 问卷与 CTCAE 第 4.03 版评价。关于数据获取流程与使用条件，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为观察性研究，研究目标为了解大分割放疗乳腺癌患者的毒性与美容结局，主要关注乳腺皮肤变化、相关因素、患者报告结局与美容结局。关于样本量、缺失数据情况、质量控制措施、偏倚评估与数据完整性，源站未提供。使用时应将其定位为观察性研究数据，而非干预性临床试验数据。

【引用与许可】

源站未提供引用格式与许可信息。数据集英文名称为 SMC Radiation Oncology Breast Cancer Cohort Study，来源站为 clinicaltrials.gov，本站分类为肿瘤 / 乳腺癌，主题标签为放疗副作用。关于使用许可与引用要求，源站未提供。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT05775757

访问原始数据

下载信息

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使用方式

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05775757

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。

数据说明

条件：放疗副作用。这项观察性研究旨在了解接受大分割放疗的乳腺癌患者的毒性和美容效果。其主要研究问题为：* 乳房皮肤变化 * 与乳房皮肤变化相关的因素 * 患者报告结局 * 美容效果参与者将在放疗前后通过多维方法进行评估：* 照片 * 纤维仪 * 问卷（BREAST-Q） * 由治疗医生评估的CTCAE 4.03版

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