便携式头皮冷却系统（PSCS）预防脱发能力研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05484973

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：脱发、化疗引起的脱发、脱发、乳腺癌。这是一项前瞻性入组、上市后、标签内研究，旨在评估AMMA PSCS在接受化疗的早期乳腺癌女性患者中预防脱发的能力，并评估其安全性、耐受性和依从性、患者生活质量以及治疗后对头发的满意度。将识别年龄至少21岁、患有I、II或III期乳腺癌、正在接受含紫杉烷类化疗方案且计划在六个月内完成的女性患者，并收集来自电子健康记录（EHR）的数据以及前瞻性数据。AMMA设计供患者在化疗输注中心、从输注中心回家途中以及到家后使用。患者将参加AMMA使用培训，并被要求在每个化疗治疗访视时将该设备带到化疗输注中心使用。该设备将在化疗开始前使用30分钟、化疗期间使用以及化疗后至少使用2.5小时。

将在基线和最后一次化疗后获取头皮照片。

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。