转移性宫颈癌个体化超分割立体定向自适应放疗

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05021237

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：IV期宫颈癌（FIGO 2018分期），宫颈腺鳞癌，宫颈癌，转移。尽管全身治疗已有进展，但转移性宫颈癌的不良预后和局部病变导致的病症，仍亟需创新策略以改善疗效。在其他类型癌症中，对原发灶进行治疗已证实能改善疾病控制、预防痛苦的局部症状，甚至提高生存率3,4。初步回顾性数据显示，原发灶放疗与转移性宫颈癌生存获益相关，但这些研究未采用标准化放疗方案，也未考虑与新型全身治疗的整合28,29。因此，推测对宫颈癌原发灶进行放疗可能取得类似改善，但必须权衡该疾病部位特有的毒性风险及全身治疗背景。具体而言，成功的治疗方案必须尽量减少治疗次数，以避免患者不便和全身治疗中断，减少毒性，并增加增强全身疾病控制的潜力。

为此，本研究提出使用PULSAR方案，通过自适应MRI引导的立体定向消融放疗（SAbR）分5次治疗，在持续进行标准全身治疗的同时，对原发灶宫颈实施放疗。该方法减少了治疗就诊次数，不中断全身治疗，采用基于疗效调整的高度适形放疗并配合先进图像引导以降低毒性风险，并为接受免疫治疗的患者提高疗效提供了可能。

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。