改善青少年和年轻成人癌症幸存者医疗资源的互动式幸存者计划，INSPIRE-AYA 研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为 INSPIRE-AYA 研究，面向青少年和年轻成人癌症幸存者。覆盖临床 I、II、III 期皮肤黑色素瘤、造血与淋巴系统肿瘤、侵袭性恶性肿瘤、白血病、淋巴瘤及恶性实体肿瘤等病种
基本信息
资源简介
改善青少年和年轻成人癌症幸存者医疗资源的互动式幸存者计划，INSPIRE-AYA 研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，为 INSPIRE-AYA 研究，面向青少年和年轻成人癌症幸存者。覆盖临床 I、II、III 期皮肤黑色素瘤、造血与淋巴系统肿瘤、侵袭性恶性肿瘤、白血病、淋巴瘤及恶性实体肿瘤等病种。研究将存在一项或多项困扰升高、心脏代谢指标偏低或癌症医疗依从性不足的患者随机分入干预组或对照组：干预组接受个性化幸存者护理计划并使用 INSPIRE 移动应用，1 个月后可能接受远程医疗阶梯式照护；对照组使用研究专用对照网站，12 个月后获得个性化幸存者护理计划。可用于幸存者照护与依从性相关预测研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：临床 I 期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、临床 II 期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、临床 III 期皮肤黑色素瘤 AJCC v8、造血与淋巴细胞肿瘤、侵袭性恶性肿瘤、白血病、淋巴瘤、恶性实体肿瘤。概述：存在一项或多项困扰升高、心脏代谢指标偏低或癌症医疗依从性不足的患者被随机分入 Arm I 或 II。ARM I（干预）：患者接受个性化幸存者护理计划（SCP）并使用互动式幸存者计划以改善医疗资源（INSPIRE）移动应用。患者可能在 1 个月后接受远程医疗阶梯式照护。ARM II（对照）：患者获得研究专用对照网站的访问权限，该网站包含指向青少年和年轻成人（AYA）幸存者现有资源的注释链接。12 个月后，患者接受个性化 SCP 并获得访问权限
【主题与分类】
主题标签：Hematopoietic and Lymphoid Cell Neoplasm、Invasive Malignant Neoplasm、Leukemia、Lymphoma、Malignant Solid Neoplasm、Sarcoma、Stage I Colorectal Cancer AJCC v8、Stage II Colorectal Cancer AJCC v8、Stage III Colorectal Cancer AJCC v8、Anatomic Stage I Breast Cancer AJCC v8。本站分类：肿瘤/白血病。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04593277
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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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/NCT04593277
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
疾病条件：临床I期皮肤黑色素瘤AJCC v8、临床II期皮肤黑色素瘤AJCC v8、临床III期皮肤黑色素瘤AJCC v8、造血与淋巴细胞肿瘤、侵袭性恶性肿瘤、白血病、淋巴瘤、恶性实体肿瘤。研究概要：具有一项或多项困扰程度升高、心脏代谢健康或癌症医疗依从性低的患者被随机分配至第I组或第II组。第I组（干预组）：患者接受个性化生存护理计划（SCP），并使用互动生存计划改善医疗资源（INSPIRE）移动应用程序。患者可能在1个月后接受远程医疗阶梯式护理。第II组（对照组）：患者可访问研究专用的对照网站，该网站包含针对青少年和年轻成人（AYA）幸存者现有资源的注释链接。12个月后，患者接受个性化SCP，并可访问数字INSPIRE干预计划，但不进行远程医疗通话。
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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