儿童、青少年及年轻成人癌症前瞻性队列研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07632014

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：癌症、儿童癌症、淋巴母细胞淋巴瘤（LBL）、急性淋巴细胞白血病（ALL）。癌症是导致儿童、青少年和年轻成人（CAYAs）患病和死亡的主要原因之一，尤其是在低收入和中等收入国家（LMICs），这些地区往往难以及时获得诊断和治疗。因此，与高收入国家（HICs）的患者相比，这些地区的患者可能经历更高的治疗并发症发生率、治疗中断率以及更差的结局。这是一项前瞻性、多中心观察性研究，将随访在低收入和中等收入国家（LMICs）参与医院接受常规诊疗的儿童、青少年和年轻成人（CAYAs）癌症患者。本研究不涉及实验性治疗，也不改变标准医疗护理。信息将从病历以及涉及医疗可及性和影响治疗的社会因素的问卷中收集。通过描述治疗结局以及患者和家庭在癌症诊疗过程中面临的挑战，本研究旨在提供数据，以帮助为未来改善资源有限地区医疗可及性和癌症结局的努力提供依据。

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。