肺癌患者脑转移检测的年度脑MRI监测

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07646041

标准获取流程：

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   • 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：肺癌、脑转移、MRI、监测。脑转移是肺癌常见且具有重要临床意义的并发症。早期发现可能有助于及时进行局部治疗，包括立体定向放射外科、全脑放疗、神经外科切除或全身治疗。然而，肺癌诊断后常规脑MRI监测的人群层面获益仍不确定。随机证据有限，且不同临床环境中的监测实践存在差异。本研究将采用序贯目标试验模拟框架，评估周期性脑MRI监测在肺癌患者中的临床效用。所关注的目标试验是一项假设性随机策略，在新诊断肺癌且试验入组时无既往脑转移、无诊断性脑MRI临床指征的患者中，比较积极周期性脑MRI监测与非积极监测。将在肺癌诊断后按月间隔创建新的模拟试验。

在每个试验基线时，患者若符合以下条件即具备入组资格：存活、未发生脑转移、在既往监测间隔内未接受脑MRI检查，且近期无神经系统症状或临床情况提示需进行诊断性而非监测性MRI。有症状或诊断性指征的患者可能被排除于该特定试验之外，但若符合资格标准，仍可能在后续试验中再次具备入组资格。发生脑转移或死亡的患者将被永久排除于后续试验之外。主要暴露因素为主动脑MRI监测。在主要分析中，在某一给定月度试验期间接受脑MRI的患者将被归类为进入主动监测状态，持续一年。一年后，除非再次接受监测性脑MRI，否则他们将回到非主动监测状态。一项敏感性分析将把主动监测状态定义为持续两年，此后

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。