CAR-T 干预宫颈癌研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03356795

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。宫颈癌是起源于子宫颈的癌症。超过90%的病例由人乳头瘤病毒（HPV）感染引起。其他风险因素包括吸烟、免疫系统薄弱、口服避孕药、过早开始性行为以及拥有多个性伴侣，但这些因素的重要性较低。在全球范围内，宫颈癌既是女性中第四大常见癌症，也是第四大常见癌症死因。宫颈癌的治疗包括手术干预、放疗、化疗和免疫治疗。在本研究中，将采集并改造参与者的T细胞。随后，经过改造的T细胞，称为嵌合抗原受体修饰T细胞（CAR T），能够识别宫颈癌细胞表面表达的特定分子，将通过静脉输注回输给参与者。本临床试验的目的是评估CAR T细胞免疫治疗在GD2、PSMA、Muc1、间皮素或其他标志物阳性的宫颈癌患者中的可行性、安全性和有效性。该研究的另一个目标是进一步了解CAR T细胞在体内的持久性和功能。

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。