韩国放射工作人员流行病学研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦韩国放射工作人员的职业辐射暴露健康风险研究。研究对象为自1984年起在Nuclear Safety and Security Commission登记的约190000名韩国放射工作人员,不包括诊断性医疗放射工作人员

Korea Institute of Radiological & Medical SciencesKorea Institute of Radiological & Medical Sciences
clinicaltrials
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医学影像预测Occupational Exposure to RadiationNeoplasms, Radiation-InducedLeukemia, Radiation-InducedRadiation Effects
Epidemiological Study of Korean Radiation Workers

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

韩国放射工作人员流行病学研究

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦韩国放射工作人员的职业辐射暴露健康风险研究。研究对象为自1984年起在Nuclear Safety and Security Commission登记的约190000名韩国放射工作人员,不包括诊断性医疗放射工作人员。数据通过国家剂量登记、国家癌症登记、国家生命统计登记及健康保险数据的前瞻性或回顾性收集与链接,用于评估辐射诱发的癌症及非癌症疾病风险,并按5年间隔持续更新(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:职业辐射暴露、辐射诱发肿瘤、辐射诱发白血病、辐射效应。本研究的研究人群为自1984年以来在Nuclear Safety and Security Commission登记的约190000名韩国放射工作人员。诊断性医疗放射工作人员未纳入研究人群。根据《核安全法》,放射工作人员的国家剂量登记、国家癌症登记、国家生命统计登记和国家健康保险数据以回顾性或前瞻性方式收集。通过链接这些收集的数据,我们将评估辐射诱发的健康风险,包括癌症和非癌症疾病。该数据收集将按5年间隔持续进行,以更新现有研究参与者的信息,并在可能的情况下招募新入职的工作人员。年龄和

【主题与分类】

主题标签:Occupational Exposure to Radiation、Neoplasms, Radiation-Induced、Leukemia, Radiation-Induced、Radiation Effects。本站分类:肿瘤/白血病。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05380570

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    • 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

条件:职业性辐射暴露、辐射诱发肿瘤、辐射诱发白血病、辐射效应。本研究的研究人群为自1984年以来在核安全与安保委员会登记的约19万名韩国辐射工作人员。诊断性医疗辐射工作人员未纳入研究人群。根据《核安全法》,回顾性或前瞻性收集辐射工作人员的国家剂量登记系统、国家癌症登记系统、国家生命统计登记系统和国家健康保险数据。通过关联这些收集的数据,我们将评估辐射诱发的健康风险,包括癌症和非癌症疾病。该数据收集将每隔5年继续进行,以更新现有研究参与者的信息,并在可能的情况下招募新聘工作人员。将计算年龄和性别特异性标准化发病率和死亡率比值,以将癌症和非癌症疾病风险与一般人群进行总体比较。

在剂量-反应评估中,将估算每戈瑞的超额相对风险和每戈瑞的超额绝对风险,并对年龄及潜在混杂因素(如生活方式因素和社会经济状况)进行调整。

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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