研究者发起的靶向PD-L1放射性核素探针临床试验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07848243

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

疾病类型：肺癌（NSCLC）、宫颈鳞状细胞癌、黑色素瘤（皮肤癌）、乳腺癌、胃肠道肿瘤。根据纳入和排除标准，筛选出50例实体瘤患者。前5例受试者完成了45分钟动态扫描图像采集，随后在后续时间点进行静态扫描。每例受试者至少完成1小时和2小时的静态采集，并根据受试者身体状况及其他综合因素完成3小时图像采集。在受试者完成检查后3个月内，研究人员将通过病历系统或电话访谈调取受试者的电子病历。收集受试者的实验室检查结果、病理结果及其他影像学综合诊断结果，并观察病灶变化。将传统组织活检中PD-L1的表达水平与[18F]F-PDL1-3 PET/CT检查结果进行比较。

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。