肿瘤或血液治疗相关并发症的治疗后识别与管理项目

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04671693

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

疾病类型：晚期效应、混合性睾丸生殖细胞肿瘤、非转移性乳腺癌、软组织肉瘤、成人、IIIC期、骨肉瘤、尤文肉瘤、急性髓系白血病、霍奇金病。引言：大约44%的癌症幸存者在诊断后5年因癌症治疗相关的晚期并发症而经历生活质量下降。本研究旨在评估参与PASCA治疗后项目的患者中治疗相关并发症的发生率，识别亚临床异常及风险因素。方法：PASCA是一项单中心、干预性队列研究，纳入至少接受过化疗且达到完全缓解的成人患者，涵盖睾丸生殖细胞肿瘤、原发性非转移性浸润性乳腺癌、高级别软组织肉瘤、骨肉瘤、尤文肉瘤、急性髓系白血病、霍奇金淋巴瘤或侵袭性非霍奇金淋巴瘤。将在治疗完成后1个月（T1）、6个月（T2）、24个月（T3）和60个月（T4）安排四次评估访视。

在这些随访中，将筛查19种并发症，并在结果呈阳性的情况下，系统性地向相关并发症的医疗专业人员提供后续护理。筛查将包含以下内容：筛查自评问卷、生活质量问卷、12项生物学参数、评估血尿、蛋白尿和白细胞尿的尿液分析、肺功能测定、心电图、5项评估身体状况的测试、生命体征以及双臂之间的周径测量。讨论：这种系统性筛查可能突显癌症治疗后出现的若干并发症。亚临床异常和新的风险因素也可能被识别。这种新的护理组织方式可能改善成年癌症幸存者的生活质量。

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。