云南农村地区HPV自采样与数字阴道镜快速宫颈癌筛查可行性评估数据集
该数据集来自search.dataone.org，属于肿瘤/宫颈癌分类，围绕在中国云南农村地区开展基于HPV自采样和数字阴道镜的快速、高通量宫颈癌筛查项目
基本信息
资源简介
云南农村地区HPV自采样与数字阴道镜快速宫颈癌筛查可行性评估数据集
Assessing the feasibility of a rapid, high-volume cervical cancer screening program using HPV self-sampling and digital colposcopy in rural regions of Yunnan, China
该数据集来自search.dataone.org，属于肿瘤/宫颈癌分类，围绕在中国云南农村地区开展基于HPV自采样和数字阴道镜的快速、高通量宫颈癌筛查项目。源站描述显示，研究设计为每天500-1000名女性进行高危HPV自采样，使用四台careHPVTM机器同时检测，hrHPV阳性者当天接受EVA系统数字阴道镜检查，疑似病变活检并治疗。参与者为3600名从未接受过宫颈癌筛查的女性，平均年龄50.2岁，涉及彝族、回族、傣族和汉族。数据可用于宫颈癌筛查可行性评估及相关研究（来源 DataONE，CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：目的：在中国云南医疗服务不足地区实施一项新颖、快速、高通量的即查即治宫颈癌筛查项目，利用自采样HPV检测和数字阴道镜。设计：每天500-1000名女性进行高危HPV（hrHPV+）自采样。四台careHPVTM机器（Qiagen）同时运行以检测标本。所有hrHPV+患者当天联系，并使用EVA系统（MobileODT）进行数字阴道镜（DC）检查。获取数字图像，所有疑似病变进行活检然后治疗。环境：云南省昆明市农村和医疗服务不足地区。参与者：3600名女性，平均年龄50.2岁，从未接受过宫颈癌筛查。这些女性属于彝族、回族、傣族和汉族。干预：对所有疑似CIN1的病变进行冷冻治疗，并进行LEEP
【主题与分类】
主题标签：Colposcopy、self-swab、see-and-treat model、digital colposcopy、cervical cancer screening、HPV、Gynaecological oncology。本站分类：肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A6ad0e89ffa723dda3184acd45afbd71cc1c5c07f9a3ba21c924d443f0dc53919
使用许可：CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
下载信息
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数据集获取
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
目的：在中国云南医疗服务不足地区实施一项新颖、快速、大容量、即查即治的宫颈癌筛查项目，采用自取样HPV检测和数字阴道镜检查。设计：每天500-1000名女性进行自取样检测高危HPV（hrHPV+）。同时运行四台careHPVTM仪器（Qiagen）检测标本。所有hrHPV+患者当天联系，并使用EVA系统（MobileODT）进行数字阴道镜检查（DC）。获取数字图像，对所有可疑病变进行活检并治疗。地点：昆明市云南省农村和医疗服务不足地区。参与者：3600名女性，平均年龄50.2岁，从未接受过宫颈癌筛查。这些女性属于彝族、回族、傣族和汉族。干预措施：对所有可疑CIN1的病变进行冷冻治疗，对所有可疑CIN2+的病变进行LEEP。如果转化区不完整，则进行ECC。
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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