宫颈肿瘤检测筛查试验比较

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00039312

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

疾病：宫颈癌。目的：* 比较用于检测宫颈上皮内瘤变或浸润性肿瘤的初筛策略的敏感性和特异性。* 比较这些策略的阳性和阴性预测值。研究设计概述：这是一项多中心研究。患者根据就诊原因进行分层（一般妇科筛查 vs 阴道镜转诊）。* 第1层（一般妇科筛查）：患者接受巴氏涂片检查、醋酸辅助肉眼观察（VIA）、阴道镜检查，最后进行甲苯胺蓝辅助肉眼观察（VIT）后用醋酸冲洗。可能在初次就诊时进行活检。在2-3周内，患者会被告知结果。* 第2层（阴道镜转诊）：患者接受巴氏涂片检查、VIA、阴道镜检查、VIT，并可能如第1层一样进行活检。在同一次就诊期间，患者接受组织学评估和See-and-Treat环形电切术和/或宫颈管刮术治疗。预计招募人数：本研究将总共招募600-1,000名患者（每层300-500名）。

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。