口咽患者与头颈癌患者性行为比较(伴或不伴HPV感染)
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦头颈癌、口咽癌与人乳头瘤病毒感染,涉及口咽患者与头颈癌患者(伴或不伴HPV感染)的性行为比较

基本信息
资源简介
口咽患者与头颈癌患者性行为比较(伴或不伴HPV感染)
该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦头颈癌、口咽癌与人乳头瘤病毒感染,涉及口咽患者与头颈癌患者(伴或不伴HPV感染)的性行为比较。源站描述指出,头颈部鳞状细胞癌可能与口腔黏膜长期暴露于致癌因素有关,HPV-16感染与SCCHN相关,约半数口咽癌由HPV-16引起,而HPV-16通常经性传播,也是女性宫颈癌的病因。通过了解病毒是否也经性传播至口咽部,医生或可向患者宣教该区域癌症的风险因素,并最终为高危人群接种疫苗(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):Conditions: Head and Neck Cancer, Oropharyngeal Cancer, Human Papillomavirus Infection. 头颈部鳞状细胞癌(SCCHN)被认为是由口腔内侧黏膜长期暴露于不同类型致癌物所致。这会导致口腔内发生变化,进而可能发展为癌症。HPV-16感染与SCCHN有关。口咽(喉部中段,包括软腭、舌根和扁桃体)所有癌症中有一半由HPV-16引起。HPV-16通常经性传播,是女性宫颈癌的病因。通过查明该病毒是否也经性传播至口咽部,医生或可向患者宣教该区域癌症的风险因素。最终,医生或可为有风险的人群接种疫苗。
【主题与分类】
主题标签:Head and Neck Cancer、Oropharyngeal Cancer、Human Papillomavirus Infection。本站分类:肿瘤/宫颈癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00508170
下载信息
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数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT00508170
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- 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:头颈癌、口咽癌、人乳头瘤病毒感染。头颈部鳞状细胞癌(SCCHN)被认为是由口腔内侧黏膜长期暴露于不同类型的致癌因素所引起的。这会导致口腔发生变化,进而可能发展为癌症。HPV-16感染与SCCHN有关。口咽部(喉部中间部分,包括软腭、舌根和扁桃体)所有癌症中有一半是由HPV-16引起的。HPV-16通常通过性传播,是女性宫颈癌的病因。通过查明该病毒是否也通过性途径传播至口咽部,医生或许能够向患者普及该区域发生癌症的危险因素。最终,医生或许能够为有感染该病毒风险的人群接种疫苗。您收到本问卷,是因为您已口头同意研究人员邮寄相关材料。随问卷附上2个已付邮资的回邮信封,供您分别寄回问卷和知情同意书。
如果您同意参加本研究,您将完成一份关于您性史的问卷,内容包括具体的性行为、性伴侣数量、HPV及其他病毒的暴露情况以及任何相关病史。该问卷大约需要10分钟完成。问卷将被赋予一个研究代码编号,以便您的姓名或M. D. Anderson患者ID号不会出现在问卷上。完成问卷后,为增加隐私和保密性,您应将已签署的知情同意书放入一个已付邮资的回邮信封(SASE)中,并将填写完成的问卷放入所提供的另一个已付邮资的回邮信封(SASE)中。请在收到问卷后15天内将两个信封都寄回。一旦您完成问卷,您在本研究中的参与即告结束。这是一项研究性研究。约1,267名患者
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
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