评估小细胞肺癌受试者中临床疑似Lambert-Eaton肌无力综合征（LEMS）发生率的研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07075627

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：小细胞肺癌（SCLC）、Lambert-Eaton肌无力综合征（LEMS）。这是一项多中心观察性研究，研究对象为确诊小细胞肺癌的受试者。所有入组的合格受试者将接受简短的、以症状为导向的神经系统评估以及VGCC抗体检测（在参与研究的Quest实验室进行）。VGCC抗体检测结果（阳性/阴性）以及受体类型P、Q或N将被记录。这些检测将在研究期间每季度（每3个月）重复一次。如果在任何一次访视中，受试者被发现同时具有提示LEMS的神经系统表现且VGCC抗体检测为阳性，则该受试者被视为临床疑似患有LEMS。在任何一次访视中，如果受试者符合临床疑似LEMS的标准，则将完成研究结束访视。一旦完成研究结束访视，将不再收集进一步的治疗信息。

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。