原发与转移性肝肿瘤治疗数据集
数据基于对在 MDMC 接受治疗、诊断为 Intrahepatic Cholangiocarcinoma 的患者进行的回顾性病历审查,信息取自 Meditech 与 Epic,将已接受 radiospheres 治疗的病例建立非标识数据库并与其他治疗方式病例比较,可用于肝肿瘤治疗方式的对比分析(来源

基本信息
资源简介
原发与转移性肝肿瘤治疗数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦原发与转移性肝肿瘤,涵盖 Intrahepatic Cholangiocarcinoma、Liver Tumor、Metastatic Cancer 与 Metastatic Liver Cancer。数据基于对在 MDMC 接受治疗、诊断为 Intrahepatic Cholangiocarcinoma 的患者进行的回顾性病历审查,信息取自 Meditech 与 Epic,将已接受 radiospheres 治疗的病例建立非标识数据库并与其他治疗方式病例比较,可用于肝肿瘤治疗方式的对比分析(来源 clinicaltrials.gov)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Intrahepatic Cholangiocarcinoma、Liver Tumor、Metastatic Cancer、Metastatic Liver Cancer。对诊断为 Intrahepatic Cholangiocarcinoma 的患者进行回顾性病历审查。仅纳入在 MDMC 接受治疗的患者,数据将取自 Meditech 和 Epic。将创建一个包含已接受 radiospheres 治疗的 Intrahepatic Cholangiocarcinoma 诊断病例的非标识数据库,并与其他方式治疗的病例进行比较。Intrahepatic Cholangiocarcinoma 是第二常见的肝脏原发恶性肿瘤。标准治疗一直是切除,但许多病例因合并症或其他手术候选条件差的因素而无法切除。这些患者中的大多数最终接受化疗,而化疗可能有毒性且有时耐受性差。Intrarterial glass or resin radioembolization 已被使用,且仅从 3 ce 发表
【主题与分类】
主题标签:Intrahepatic Cholangiocarcinoma、Liver Tumor、Metastatic Cancer、Metastatic Liver Cancer。本站分类:肿瘤/肝癌。
【获取与许可】
源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05240040
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT05240040
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:肝内胆管癌、肝脏肿瘤、转移性癌症、转移性肝癌。对诊断为肝内胆管癌的患者进行回顾性病历审查。仅纳入在MDMC接受治疗的患者,数据将从Meditech和Epic获取。将建立一个已接受放射球治疗的肝内胆管癌病例的非识别数据库,并与通过其他方式治疗的病例进行比较。肝内胆管癌是第二常见的肝脏原发性恶性肿瘤。标准治疗一直是切除术,但许多病例因合并症或其他手术候选条件不佳而无法切除。这些患者中的大多数最终接受化疗,而化疗可能具有毒性且有时耐受性差。动脉内玻璃或树脂放射栓塞已被使用,医学文献中仅来自3个中心的发表资料显示,该疗法是上述选择的一种合理替代方案。在MDMC,该疗法已被有效使用,描述研究者的经验具有重要意义。
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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