基于3D-MRE的个体间肿瘤异质性预测肝癌转化治疗反应

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07716345

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

疾病类型：肝细胞癌、肝内胆管癌、转移性肝细胞癌。如何预测哪些初始不可切除的肝癌患者更可能对转化治疗产生应答，仍是指导治疗策略和手术时机方面尚未解决的重要问题。在接受相同转化治疗方案的患者中，肿瘤应答存在显著差异，而当前的治疗前影像学评估未能充分捕捉这种个体间差异。我们假设，通过三维磁共振弹性成像（3D-MRE）测量的基线肿瘤黏弹性参数在患者之间存在显著差异，且这种个体间异质性可能与转化治疗的应答差异相关。本研究旨在前瞻性评估接受转化治疗的肝癌患者中，基线3D-MRE衍生的肿瘤黏弹性参数与病理缓解及手术转化结局之间的关联。

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。