US/PA/E成像早期识别II-III期三阴性乳腺癌新辅助免疫治疗与化疗患者肿瘤反应

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07862751

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：解剖学分期II期乳腺癌 AJCC v8，解剖学分期III期乳腺癌 AJCC v8，三阴性乳腺癌。

主要目的：I. 评估US/PA/E成像生物标志物（主要为脱氧血红蛋白）在新辅助治疗过程中的变化模式，并通过比较基线和术前磁共振成像（MRI）来评估其与临床反应的相关性。

次要目的：I. 评估US/PA/E成像方案在新辅助治疗早期识别II-III期三阴性乳腺癌（TNBC）患者接受新辅助帕博利珠单抗和化疗后反应的能力，并预测病理完全缓解（pCR）。

大纲：患者在标准治疗（SOC）卡铂、帕博利珠单抗和紫杉醇方案之前以及第4周和第7周，在SOC多柔比星、环磷酰胺、帕博利珠单抗方案第1和第2周期之前，以及在SOC手术之前，使用Vevo F2设备进行US成像，使用Vevo LAZR-X20设备进行PA/E成像。患者还在研究期间接受乳腺MRI检查。

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。