B细胞慢性淋巴样恶性肿瘤标志物

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04952974

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：慢性淋巴细胞白血病、边缘区淋巴瘤、淋巴浆细胞淋巴瘤/华氏巨球蛋白血症、套细胞淋巴瘤、毛细胞白血病、滤泡性淋巴瘤。淋巴样慢性B细胞恶性肿瘤是影响成人的常见疾病，其预后和治疗差异很大（其中一些可不予治疗）。这些恶性肿瘤的诊断依赖于对肿瘤细胞形态学的研究以及这些细胞对多种标志物的表达，主要通过一种称为流式细胞术的技术方法进行。由于目前使用的标志物仍不完善，需要额外的标志物来实现准确诊断，这些标志物对预后和治疗均有影响。此外，由于诊断中使用了大量标志物，需要能够综合所获得数据的多维结构的工具。本研究的主要目的是检测有助于边缘区淋巴瘤和其他B细胞慢性淋巴样恶性肿瘤诊断的新标志物。

本研究的次要目的是获得一种统计算法，主要利用流式细胞术的结果，能够良好预测慢性B细胞恶性肿瘤的不同亚型。

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。