乳腺导管原位癌术中靶向放疗管理数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦乳腺导管原位癌的术中靶向放疗管理。研究假设联合乳腺X线摄影与CE-MRI可提升外科医生和放射科医生在手术切除前界定病变范围的能力，提高获得清晰手术切缘的几率，并增强初次手术切除后立即实施IORT的疗效
基本信息
资源简介
乳腺导管原位癌术中靶向放疗管理数据集
该数据集围绕乳腺导管原位癌的术中靶向放疗管理展开，来源于 clinicaltrials.gov，属于肿瘤/乳腺癌领域。其核心研究假设是：将乳腺X线摄影与CE-MRI联合使用，可提升外科医生和放射科医生在手术切除前界定病变范围的能力，提高获得清晰手术切缘的几率，并增强初次手术切除后立即实施IORT的疗效。研究进一步关注，经乳腺X线摄影与CE-MRI评估后被判定适合“立即”接受IORT的患者，是否能够在不因手术切缘不充分而需要再次切除或追加放疗的情况下获得成功治疗。该数据集为乳腺癌术中放疗相关研究提供了可追溯的注册信息入口。
【数据集背景】
该数据集对应的研究聚焦于乳腺导管原位癌的管理，探索术中靶向放疗（IORT）在手术治疗流程中的应用价值。乳腺导管原位癌属于非浸润性乳腺癌，其手术切除范围的准确界定对治疗结果具有重要影响。研究提出，通过联合乳腺X线摄影与CE-MRI，有望在手术前更准确地定义病变范围，从而帮助外科医生和放射科医生制定更合理的手术方案。在此基础上，研究关注初次手术切除后立即实施IORT的疗效是否能够得到增强，并试图回答一个关键临床问题：依据乳腺X线摄影与CE-MRI判定为适合“立即”IORT的患者，能否在不进行再次切除、也不追加放疗的前提下，因手术切缘充分而顺利完成治疗。该研究以乳腺癌为条件，体现了影像评估与术中放疗相结合的研究方向。
【数据内容】
该数据集的主题标签为Breast Cancer，所属分类为肿瘤/乳腺癌。其内容与一项针对乳腺导管原位癌的术中靶向放疗研究相关，涉及的研究要素包括乳腺X线摄影、CE-MRI、手术切除前病变范围的界定、手术切缘的获取、初次手术切除后立即实施的IORT，以及患者是否需要再次切除或追加放疗等。数据集本身所包含的具体字段、变量、记录数量、患者例数、影像数据形式、随访指标及统计结果，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于clinicaltrials.gov，即美国临床试验注册平台。其源站描述显示，研究条件为Breast Cancer，研究假设涉及乳腺X线摄影与CE-MRI联合应用对病变范围界定、手术切缘获取以及IORT疗效的影响。除上述来源信息外，关于数据采集的具体时间范围、采集地点、采集机构、纳入与排除标准、样本量、数据采集流程及质量控制措施，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于与乳腺癌，特别是乳腺导管原位癌术中靶向放疗相关的研究与信息检索场景。潜在用途包括了解该研究的研究假设、关注影像学评估与手术切缘之间的关系、检索IORT在乳腺导管原位癌管理中的注册研究信息，以及为相关临床研究、系统综述或方法学调研提供来源线索。由于数据集具体内容有限，其是否适合用于定量分析、影像组学研究、疗效比较或患者层面预测，源站未提供，无法确认。
【使用方法】
该数据集来自clinicaltrials.gov，使用时应以该注册平台所提供的研究记录为准，结合源站描述理解其研究条件、研究假设与关注终点。若需获取更详细的研究方案、入组信息、干预措施、结局指标或结果数据，应查阅源站对应记录。关于数据下载方式、访问权限、接口形式、数据格式及分析工具，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的来源为clinicaltrials.gov，具备可追溯的注册来源。但其具体数据质量、完整性、准确性、更新频率、偏倚风险、样本代表性及统计效力，源站未提供。该数据集聚焦于乳腺导管原位癌的术中靶向放疗管理，研究假设明确，但研究是否已完成、是否已有结果、结果是否支持假设，源站未提供。此外，关于数据是否经过同行评议、是否存在缺失值、是否包含多中心数据以及是否适合二次分析，源站未提供。
【引用与许可】
该数据集来源于clinicaltrials.gov，引用时应遵循源站的引用规范，并注明其注册平台来源。关于该数据集的许可协议、使用条款、版权归属、是否允许商业使用、是否允许再分发以及具体引用格式，源站未提供。使用者在引用或使用前，应自行查阅clinicaltrials.gov的相关政策与对应研究记录。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00556907
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。
- OpenDataLab:
数据说明
条件：乳腺癌。我们假设，乳腺X线摄影与CE-MRI的联合应用将提高外科医生和放射科医生在手术切除前确定疾病范围的能力，提高获得清晰手术切缘的几率，并增强初次手术切除后立即进行的IORT的疗效。在这项研究中，我们将确定，基于乳腺X线摄影和CE-MRI被认为适合接受“立即”IORT的患者，是否能够在无需因手术切缘不足而进行再次切除或额外放疗的情况下成功治疗。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
