AGMT 奥地利 CLL 登记研究
AGMT Austrian CLL Registry 是来自 clinicaltrials.gov 的多中心观察性队列登记研究，面向慢性淋巴细胞白血病患者
基本信息
资源简介
AGMT 奥地利 CLL 登记研究
AGMT Austrian CLL Registry 是一项登记于 clinicaltrials.gov 的多中心观察性队列研究，面向慢性淋巴细胞白血病（Chronic Lymphocytic Leukemia，CLL）患者。该登记研究通过从患者既有病历中提取医疗、检验与治疗信息，并对生存和肿瘤进展等纵向随访数据进行记录，随访持续至患者死亡或失访为止。登记过程不要求额外的诊断或治疗措施，也不干扰常规治疗流程，仅将病历中已记录的常规数据转入电子病例报告表，并通过为每位患者分配唯一患者标识来维护患者保密性。该数据集在分类上归属于肿瘤 / 白血病方向，主题标签为慢性淋巴细胞白血病，可作为了解该登记研究设计与数据组织方式的入口。
【数据集背景】
慢性淋巴细胞白血病是一种需要长期观察与随访的血液系统肿瘤。AGMT Austrian CLL Registry 正是针对这一疾病人群设计的登记研究，其定位为多中心观察性队列，旨在在真实诊疗环境下持续收集患者的医疗、检验与治疗信息。与干预性临床试验不同，该登记研究不改变临床实践，而是依托日常诊疗中已经形成的数据开展观察，因此其背景特征在于“观察性”“多中心”“队列随访”三个方面的结合。
【数据内容】
该登记研究收集的数据围绕患者的医疗信息、检验信息与治疗信息展开，并包含纵向随访数据，其中明确涉及生存与肿瘤进展两类结局性信息。数据以电子病例报告表的形式承载，内容来源于患者病历中已经记录的常规数据。为保护患者隐私，每位患者均被分配唯一患者标识。源站未提供具体的变量清单、字段数量、编码体系或数据规模等信息。
【采集与来源】
数据采集方式为从现有患者病历中提取信息，而非另行开展检查或治疗。随访数据同样从患者病历中提取，并持续至患者死亡或失访。登记研究明确不要求超出常规诊疗所需的额外诊断或治疗措施，参与登记不得干扰治疗常规；只有已经记录在患者病历中的常规数据才会被转入电子病例报告表。数据来源站为 clinicaltrials.gov。
【适用场景】
基于其观察性队列设计与慢性淋巴细胞白血病主题，该登记研究适用于了解真实诊疗条件下 CLL 患者的诊疗与随访信息组织方式。源站未提供关于具体研究问题、分析用途或应用案例的进一步说明。
【使用方法】
源站未提供数据访问方式、申请流程、使用协议或分析指南等信息。可确认的是，登记数据以电子病例报告表形式记录，并通过唯一患者标识关联同一患者的信息。
【质量与限制】
该登记研究为观察性设计，仅使用病历中已记录的常规数据，不额外采集诊断或治疗措施，因此其数据范围受既有病历记录内容的约束。随访存在因患者死亡或失访而终止的情形。源站未提供样本量、数据完整性、质量控制流程或偏倚评估等信息。
【引用与许可】
源站未提供引用格式、许可条款或数据使用授权方面的信息。
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/NCT06250465
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：慢性淋巴细胞白血病。本登记研究设计为针对CLL患者的多中心观察性队列。患者的医疗、检测和治疗信息将通过从现有患者病历中提取数据获得。纵向随访数据，包括生存和肿瘤进展，也将从患者病历中提取。患者随访数据将获取至患者死亡或失访为止。对于登记研究中的记录，除一般已必要的诊断或治疗措施外，无需进一步的诊断或治疗措施。参与登记研究不得干扰治疗常规。仅将已记录在患者病历中的常规数据转移至电子病例报告表。为维护患者保密性，每位患者在入组时将分配一个唯一的患者识别号；该号码将在登记研究的整个存续期间伴随患者的医疗及其他登记信息。在输入数据之前必须获得书面同意。 deceased患者无需获得知情同意。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
