非小细胞肺癌患者血液样本生物标志物研究：卡铂和紫杉醇联合或不联合贝伐珠单抗治疗

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00898417

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：肺癌。目的：主要 * 通过基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱分析非鳞状细胞非小细胞肺癌患者的血液样本，开发一种血清蛋白质组分类器，以预测贝伐珠单抗联合卡铂和紫杉醇治疗的生存获益和疾病进展时间。次要 * 通过使用更先进的质谱技术，包括多反应监测和重标记肽，更好地定量候选生物标志物。概述：从参加ECOG-4599方案的患者中随机选择先前收集的治疗前血清或血浆样本（即，贝伐珠单抗组60例，对照组30例）。样本通过基质辅助激光解吸/电离飞行时间质谱分析，以识别与患者生存相关的蛋白质谱模式。

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。