HPV阳性低级别细胞学异常女性的宫颈癌发病率

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07259616

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：宫颈上皮内瘤变、子宫颈癌、人乳头瘤病毒、宫颈癌、宫颈；上皮内瘤变。这项观察性研究的目标是评估在人乳头瘤病毒（HPV）检测呈阳性且伴有低级别细胞学异常的妇女中，经组织学确诊的宫颈癌的五年发病率，以评估在参与荷兰基于人群的宫颈癌筛查项目、HPV阳性且伴有低级别细胞学异常——意义未明的非典型鳞状细胞（ASC-US）、宫颈管来源的非典型腺细胞（AGC）或低级别鳞状上皮内病变（LSIL）——的妇女中，随访强度是否可以降低。它旨在回答的主要问题是：在HPV阳性且伴有低级别细胞学异常的妇女中，发生宫颈癌的五年风险是多少？后续低级别细胞学的存在是否会影响该人群中宫颈癌的五年风险？

研究人员将比较HPV阳性且存在低度异常的女性与细胞学检查持续为未见上皮内病变或恶性病变（NILM）的女性之间的宫颈癌风险，因为持续NILM的女性会从进一步随访中解除，回归筛查计划。这将有助于评估低度异常女性的随访强度是否可以降低。

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。