DCIS患者与健康志愿者血液和/或肿瘤组织样本生物标志物研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00935233

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

疾病：乳腺癌。目的：主要 * 收集乳腺导管原位癌（DCIS）患者及其年龄和种族匹配对照者的血液和/或肿瘤组织，以识别使女性易患DCIS的遗传变异。 * 确定这些变异的频率。 * 确定这些变异对肿瘤风险的影响。 * 确定在临床环境中检测这些变异的益处，以便能够识别、咨询和筛查高风险人群。次要 * 分析DCIS内获得的遗传变化，以确定哪些病例更可能发展为浸润性疾病。概要：这是一项多中心研究。所有参与者完成一份问卷，以收集其家族史、简要病史和流行病学数据。患者接受血液和/或肿瘤组织样本采集；提取DNA进行基因分型、等位基因和基因型频率比较（多态性）、遗传图谱分析、DNA分析和蛋白质分析。还收集组织病理学报告。健康志愿者接受血液样本采集。

预计入组人数：本研究将至少入组3000名患者和3000名对照者。

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。