预测肝内胆管癌淋巴结转移的机器学习模型
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦肝内胆管癌（ICC）患者的淋巴结转移预测。ICC 是第二常见的原发性肝癌，约占 10%-15%
基本信息
资源简介
预测肝内胆管癌淋巴结转移的机器学习模型
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦肝内胆管癌（ICC）患者的淋巴结转移预测。ICC 是第二常见的原发性肝癌，约占 10%-15%。目前对 ICC 患者是否需行淋巴结清扫（LND）尚缺乏共识，LND 实施比例低于 50%，充分 LND（≥6 枚）的比例不足 20%，导致大量患者无法获得淋巴结状态，影响术后系统治疗策略。本数据集利用机器学习技术，结合患者临床数据与病理信息，构建淋巴结转移预测模型，可用于辅助判断淋巴结转移风险（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：肝内胆管癌、机器学习。本研究的目的是开发一个用于预测肝内胆管癌（ICC）患者淋巴结转移的模型。肝内胆管癌是第二常见的原发性肝癌，约占10%-15%。关于ICC患者是否有必要进行淋巴结清扫（LND）尚缺乏共识。目前，LND的比例低于50%，而充分LND（≥6）的比例已骤降至不到20%。因此，很大一部分患者无法获得淋巴结状态，这阻碍了术后后续的系统治疗策略。因此，我们的目标是利用机器学习技术构建一个淋巴结转移模型，纳入患者的临床数据和病理信息，旨在提供
【主题与分类】
主题标签：Intrahepatic Cholangiocarcinoma、Machine Learning。本站分类：肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06290739
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06290739
标准获取流程：
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- 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：肝内胆管癌，机器学习。本研究的目的是开发一个用于预测肝内胆管癌（ICC）患者淋巴结转移的模型。肝内胆管癌是第二常见的原发性肝癌，约占10%-15%。关于肝内胆管癌患者是否有必要进行淋巴结清扫（LND），目前尚缺乏共识。目前，LND的比例低于50%，而充分LND（≥6枚）的比例已骤降至不到20%。因此，很大一部分患者无法获得淋巴结状态，这阻碍了术后后续的系统治疗策略。因此，我们的目标是利用机器学习技术构建一个淋巴结转移模型，纳入患者的临床数据和病理信息，旨在为未接受LND或LND不充分的患者提供参考。
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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