计算机断层扫描肺癌筛查与管理方法

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03992833

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

条件：肺部肿瘤、计算机断层扫描、大规模筛查、肺结节。在这项基于人群的研究中，参与者将接受两轮低剂量胸部CT扫描。在基线时，所有参与者将进行第一次CT扫描，并收集其数据。基线后一年，将进行第二次CT扫描并再次收集数据。在基线和1年随访扫描后，每位参与者的CT图像将由两组阅片者独立阅读两次。在第一次阅读中，对检测到的肺结节进行直径评估，并根据常规的基于直径的方案进行管理。参与者的临床管理基于第一次阅读。在第二次阅读中，每次扫描将由放射科医生再次解读，且对第一次阅读结果不知情。将使用半自动体积测量软件。肺结节将进行体积评估，并根据欧洲基于体积的方案模拟管理。

参与者将接受随访，第四年时将通过医院信息系统以及联系参与者或其亲属，收集任何肺癌诊断及相关信息。

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。