乳腺癌筛查有效性乳腺X线与超声研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02909426

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：浸润性癌症、导管原位癌。研究者将采用两种方法对相同的连续参与者进行筛查：数字乳腺X线摄影加辅助超声检查（干预组）和单纯数字乳腺X线摄影（对照组），为期5年。研究者将通过评估筛查记录、问卷和官方癌症登记处来收集随访信息。主要结局将是第一轮筛查结束时的敏感性、特异性、召回率、癌症检出率和分期分布。次要结局将是数字乳腺X线摄影联合超声检查与单纯数字乳腺X线摄影用于乳腺癌筛查的成本效果和成本效用。希望本试验的结果能为40-59岁女性，尤其是致密乳腺女性，提供有效乳腺癌筛查策略的指导。

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。