乳腺癌及乳腺导管原位癌术中成像的容积标本成像设备VIVID研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05545150

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数据说明

疾病条件：解剖分期0期乳腺癌AJCC v8、双侧乳腺癌、乳腺导管原位癌、浸润性乳腺癌、多中心乳腺癌、预后分期0期乳腺癌AJCC v8。主要目标：I. 确定在浸润性乳腺癌和/或导管原位癌（DCIS）女性患者接受保乳手术期间，术中使用体积标本成像（VSI）设备是否能让外科医生准确识别边缘状态，使得最终主标本手术病理中VSI图像解读未能识别的阳性边缘患者比例≤10%。次要目标：I. 当VSI设备成像在术中被用于识别浸润性乳腺癌和/或DCIS接受保乳手术女性患者的近肿瘤边缘以指导定向腔隙剃除时，计算VSI指导的剃除与肿块切除标本病理相比的敏感性和特异性。II. 计算在浸润性乳腺癌和/或DCIS女性患者保乳手术时使用VSI设备获取图像所花费的时间长度。III.

计算在患有浸润性乳腺癌和/或DCIS的女性接受保乳手术时，切除肿瘤边缘的主肿瘤切除标本中切除组织的体积，以及VSI引导的腔隙刮除术中切除组织的体积。其他预先指定的目标：I. 将VSI引导的腔隙刮除术联合肿瘤切除术的估计最终阳性边缘率，与标准护理边缘评估联合肿瘤切除术的历史最终阳性边缘率进行比较，其中“阳性边缘”依据已发表的指南定义。II. 将VSI引导的腔隙刮除术联合肿瘤切除术的估计最终阳性边缘率，与标准护理边缘评估联合肿瘤切除术的历史最终阳性边缘率进行比较，其中“阳性边缘”依据机构实践定义。III. 将接受VSI引导的腔隙刮除术联合肿瘤切除术的患者的估计再手术率，与既往接受肿瘤切除术联合

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。