女性患者乳腺X线纹理特征研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06469606

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、人工智能、乳腺X线摄影。乳腺X线摄影是乳腺成像最常用的方法，它为模型构建和分析提供信息。应用于乳腺X线摄影的放射组学有潜力通过为风险评估和疾病检测提供有价值的见解来彻底改变临床决策。尽管如此，成像参数以及临床和生物学因素对放射学纹理特征的影响仍知之甚少。迫切需要克服系统固有效应对乳腺X线摄影图像的影响，通过实现可靠且稳健的基于AI或AI辅助的决策，促进放射学纹理特征向常规临床实践的转化。此外，理解成像参数、纹理特征以及临床和生物学信息之间的关系支持AI的临床使用。本研究的目的是评估用于临床实践的AI方法，并研究其与临床因素和生物学特征的关系。

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。