新辅助乳腺癌步数与治疗反应数据集

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07162675

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：女性恶性乳腺肿瘤、运动、女性乳腺癌、可穿戴技术、睡眠质量、智能手表。体力活动和睡眠质量是肿瘤学中的重要预后因素，但在新辅助全身治疗期间，客观且连续的监测仍然有限。可穿戴设备可提供关于步数、心率和睡眠的无创实时数据。本研究将评估每日步数和数字健康指标是否能预测非转移性人表皮生长因子受体2（HER2）阴性乳腺癌的病理缓解。主要目的：评估每日步数与病理缓解之间的关联，包括病理完全缓解（pCR，定义为乳腺和腋窝淋巴结中无残留浸润性癌）和Miller-Payne评分（范围1-5分；评分越高表示退缩程度越大）。

次要目标：探讨体力活动与睡眠质量（匹兹堡睡眠质量指数，PSQI）、生活质量（欧洲癌症研究与治疗组织生活质量问卷-核心30，EORTC QLQ-C30）及围手术期结局之间的关联；并评估智能手表监测的可行性和依从性。方法：这是一项多中心前瞻性观察性队列研究，纳入82例年龄≥18岁、患有非转移性HER2阴性乳腺癌、计划接受新辅助全身治疗随后手术的女性患者。智能手表（Huawei Fit 2）将连续监测活动、睡眠和心率。问卷将在基线和治疗结束时进行。PSQI：总分为0-21分；分数越高表示睡眠质量越差； cutoff >5定义为睡眠不良。已有经过验证的土耳其语版本。EORTC QLQ-C30：标准化0-100评分系统；功能量表分数越高表示功能越好，而症状量表分数越高表示症状负担越重。已有经过验证的土耳其语版本。

病理反应将在手术时根据pCR和Miller-Payne标准进行判定。样本量与统计

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。