子宫内膜癌与宫颈癌术后在线自适应放疗数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov 登记的一项研究者发起的单中心、开放标签临床试验（NCT05682950），针对子宫内膜癌与宫颈癌术后患者开展在线自适应放疗（oART）
基本信息
资源简介
子宫内膜癌与宫颈癌术后在线自适应放疗数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov 登记的一项研究者发起的单中心、开放标签临床试验（NCT05682950），针对子宫内膜癌与宫颈癌术后患者开展在线自适应放疗（oART）。研究假设缩小 PTV margin 的 oART 可降低毒性并获得更精确的剂量学覆盖，处方剂量为 45 或 50.4 Gy 照射临床靶区（CTV），患者同时接受以顺铂为基础的同步化疗，主要终点为急性毒性。前 10 例患者已入组并证明缩小 margin 可行。数据可用于评估缩小 margin 的 oART 在术后放疗中的毒性预测与剂量学覆盖分析（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：宫颈肿瘤、子宫内膜肿瘤。这是一项由研究者发起的、单中心、开放标签的有效性临床试验研究。本研究假设在子宫内膜癌和宫颈癌术后治疗的 oART 中采用缩小的 PTV margin 可降低毒性并实现更准确的剂量学覆盖。在缩小 margin 的 oART 中，向临床靶区（CTV）递送 45 或 50.4 Gy 的剂量。患者接受以顺铂为基础的同步化疗。主要终点是急性毒性。研究已纳入前 10 例患者，这些患者证明了缩小 margin 的可行性（ClinicalTrials.gov ID：NCT05682950）。
【主题与分类】
主题标签：Uterine Cervical Neoplasm、Endometrial Neoplasms。本站分类：肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05869123
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05869123
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
条件：宫颈肿瘤、子宫内膜肿瘤。这是一项由研究者发起的有效性、单中心、开放标签临床试验研究。本研究假设，在子宫内膜癌和宫颈癌术后治疗的oART中采用缩小的PTV边界可降低毒性并实现更准确的剂量学覆盖。采用缩小边界的oART向临床靶区（CTV）递送45或50.4 Gy剂量。患者接受以顺铂为基础的同步化疗。主要终点为急性毒性。研究已纳入前10例患者，这些患者已证明缩小边界的可行性（ClinicalTrials.gov ID：NCT05682950）。
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。
数据缺失？
依托陕西、四川两大基地，我们与超过十家三甲医院建立直接合作关系，覆盖合规授权、采集治理、专业标注、数据交付的全流程，为AI医疗团队提供即拿即用的高质量临床数据。
⚡️ 需要数据支持或标注服务？立即联系我们获取专业方案。
