基本信息

模态

医学影像

任务类型

预测

创建/更新时间

2026-10-24

资源简介

基于多模态组学构建动态肝癌微环境时空特征以刻画免疫机制临床应用

该数据集英文名称为 Multimodalomics-based Construction of Spatiotemporal Characteristics of Dynamic Liver Cancer Microenvironment to Characterize the Clinical Application of Immune Mechanisms in Liver Cancer，来源于 clinicaltrials.gov，本站归类为肿瘤 / 肝癌，主题标签为肝细胞癌（HCC）与治疗响应。数据集面向确诊或疑似肝癌、接受常规 MRI 检查的患者，核心思路是在标准 MRI 协议之外增加一个额外的 MRI 序列，分析该序列的影像特征并结合临床数据构建多组学模型，以识别能够反映肿瘤微环境动态变化的影像生物标志物，从而服务于肝癌的诊断与临床管理。整体而言，该数据集围绕肝细胞癌的免疫微环境刻画与治疗响应评估展开，具有明确的临床研究导向。

【数据集背景】

肝细胞癌（HCC）是肝癌的主要类型之一，其肿瘤微环境具有动态、时空异质的特征，与免疫机制及治疗响应密切相关。该数据集所依托的研究关注一个具体问题：在常规肝脏扫描基础上增加一个额外的 MRI 序列，是否能够更好地刻画肝癌的免疫微环境。研究采用前瞻性设计，计划纳入确诊或疑似肝癌并接受常规 MRI 检查的患者，试图通过影像特征与临床数据的结合，构建多组学模型，识别反映肿瘤微环境动态变化的影像生物标志物，进而为肝癌诊断和临床管理提供支持。数据集的分类归属与主题标签均指向肿瘤/肝癌方向，并以治疗响应作为重要关注点。

【数据内容】

源站描述显示，该数据集涉及的内容包括参与者接受标准 MRI 协议之外的一个额外 MRI 序列所获得的影像特征，以及与之结合的临床数据。研究将分析该额外序列的影像特征，并在此基础上构建多组学模型。数据集的主题标签为肝细胞癌（HCC）与治疗响应，说明其内容组织围绕这两方面展开。关于具体的样本量、影像序列参数、临床变量条目、组学数据层次与规模等细节，源站未提供。

【采集与来源】

该数据集来自 clinicaltrials.gov。研究计划前瞻性纳入被诊断为肝癌或疑似肝癌、并接受常规 MRI 检查的患者；参与者在标准 MRI 协议之外接受一个额外的 MRI 序列。数据来源为临床 MRI 检查过程中产生的影像信息，并结合临床数据用于后续建模分析。关于采集中心数量、采集时间窗口、招募起止时间与随访安排等，源站未提供。

【适用场景】

依据源站描述，该数据集适用于探索肝癌免疫微环境的影像刻画方法，评估额外 MRI 序列在反映肿瘤微环境动态变化方面的价值，并支持构建结合影像特征与临床数据的多组学模型。其潜在应用方向包括识别影像生物标志物，以辅助肝癌的诊断与临床管理，以及围绕肝细胞癌治疗响应开展研究。关于具体的适用人群边界、临床决策场景与验证用途，源站未提供。

【使用方法】

源站描述提到，研究将分析额外 MRI 序列的影像特征，并将其与临床数据结合以构建多组学模型，目标是识别可反映肿瘤微环境动态变化的影像生物标志物。关于数据访问方式、数据格式、预处理流程、建模方法细节、分析软件与代码等，源站未提供。

【质量与限制】

该数据集为前瞻性研究设计，聚焦确诊或疑似肝癌并接受常规 MRI 检查的患者，研究目的明确指向影像特征与临床数据结合的多组学建模。关于样本量、数据完整性、缺失情况、标注质量控制、偏倚评估与外部验证等信息，源站未提供。由于源站描述未给出具体指标与结论，使用时应以原始研究方案与后续发表内容为准。

【引用与许可】

源站未提供引用方式与许可信息。

原始链接

https://clinicaltrials.gov/study/NCT07838415

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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/NCT07838415

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。

数据说明

条件：肝细胞癌（HCC）、治疗反应。本研究旨在探讨在常规肝脏扫描中加入额外MRI序列是否能更好地表征肝癌的免疫微环境。我们计划前瞻性纳入确诊或疑似肝癌并接受常规MRI检查的患者。除标准MRI方案外，参与者将接受一个额外的MRI序列。我们将分析该额外序列的影像特征，并结合临床数据构建多组学模型。目标是识别能够反映肿瘤微环境动态变化的影像生物标志物，这可能有助于改善肝癌的诊断和临床管理。

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