Women's Health Initiative 临床试验与观察性研究

该数据集来自 omicsdi.org,为 Women's Health Initiative(WHI)的临床试验与观察性研究数据,聚焦绝经后女性乳腺癌等疾病预防策略

omicsdi
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医学影像分类Genomics
Women's Health Initiative Clinical Trial and Observational Study

基本信息

模态
医学影像
任务类型
分类
创建/更新时间
2026-10-23

资源简介

Women's Health Initiative 临床试验与观察性研究

该数据集来自 omicsdi.org,为 Women's Health Initiative(WHI)的临床试验与观察性研究数据,聚焦绝经后女性乳腺癌等疾病预防策略。原始研究纳入 1993 至 1998 年间 161,808 名绝经后女性,包含部分析因随机临床试验与观察性研究两部分,在全国 40 个临床中心开展。临床试验纳入 68,132 名 50-79 岁女性,测试三种预防策略。数据可用于乳腺癌相关基因组学分析与预防策略研究(来源 omicsdi.org)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):Women's Health Initiative(WHI)是一项长期全国性健康研究,聚焦于绝经后女性预防心脏病、乳腺癌和结直肠癌以及骨质疏松性骨折的策略。最初的 WHI 研究纳入了 1993 年至 1998 年间入组的 161,808 名绝经后女性。位于华盛顿州西雅图的 Fred Hutchinson 癌症研究中心担任 WHI 的临床协调中心,负责 WHI 的数据收集、管理和分析。WHI 有两个主要部分:部分析因随机临床试验(CT)和观察性研究(OS);两者均在全国 40 个临床中心开展。CT 纳入了 68,132 名年龄在 50-79 岁之间的绝经后女性,参与测试三种预防策略的试验。如果符合条件,女性可以选择参加三个试验组成部分中的一个、两个或全部三个。组成部分包括:激素治疗试验(

【主题与分类】

主题标签:Genomics。本站分类:肿瘤/乳腺癌。

【获取与许可】

源站页面:https://omicsdi.org/dataset/ega/phs000200.v7.p2

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    • 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

妇女健康倡议(WHI)是一项长期的国家健康研究,重点关注绝经后女性预防心脏病、乳腺癌和结直肠癌以及骨质疏松性骨折的策略。最初的WHI研究纳入了1993年至1998年间入组的161,808名绝经后女性。位于华盛顿州西雅图的弗雷德·哈钦森癌症研究中心担任WHI的临床协调中心,负责WHI的数据收集、管理和分析。WHI有两个主要部分:部分析因随机临床试验(CT)和观察性研究(OS);两者均在全国40个临床中心开展。临床试验入组了68,132名年龄在50-79岁之间的绝经后女性,参与测试三种预防策略的试验。若符合条件,女性可选择入组一个、两个或全部三个试验组成部分。这些组成部分包括:激素治疗试验(HT):该双盲部分考察了联合激素或单用雌激素对预防冠心病和骨质疏松性骨折的效果,以及相关的乳腺癌风险。

参与该部分的子宫完整的女性被随机分配至雌激素加孕激素组(结合马雌激素[CEE] 0.625 mg/d加醋酸甲羟孕酮[MPA] 2.5 mg/d)或匹配的安慰剂组。既往接受子宫切除术的女性被随机分配至CEE组或安慰剂组。两项试验分别因不良效应于2002年7月和2004年3月提前终止。所有激素治疗(HT)参与者在研究结束前继续接受无干预随访。饮食调整试验(DM):饮食调整部分评估低脂、高水果、蔬菜和谷物饮食对预防乳腺癌、结直肠癌和冠心病的作用。研究参与者被随机分配至其常规饮食模式或低脂饮食模式。钙/维生素D试验(CaD):该双盲部分在女性加入后1至2年开始

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

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