微波消融或楔形切除治疗肺、肉瘤及结直肠病灶的ALLUME研究
主要目标为估计微波消融的2年局部复发率，次要目标包括与同期手术人群数据库比较安全性、疗效及患者报告结局变化。可用于肿瘤治疗预后预测与疗效评估研究（来源 clinicaltrials.gov）
基本信息
资源简介
微波消融或楔形切除治疗肺、肉瘤及结直肠病灶的ALLUME研究
该数据集来自clinicaltrials.gov，收录微波消融或楔形切除治疗肺、肉瘤及结直肠病灶的ALLUME研究，覆盖Lung Non-Small Cell Carcinoma、Metastatic Colorectal Carcinoma、Metastatic Sarcoma及Stage I Lung Cancer AJCC v8等分期。主要目标为估计微波消融的2年局部复发率，次要目标包括与同期手术人群数据库比较安全性、疗效及患者报告结局变化。可用于肿瘤治疗预后预测与疗效评估研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：Lung Non-Small Cell Carcinoma、Metastatic Colorectal Carcinoma、Metastatic Sarcoma、Stage I Lung Cancer AJCC v8、Stage IA1 Lung Cancer AJCC v8、Stage IA2 Lung Cancer AJCC v8、Stage IA3 Lung Cancer AJCC v8、Stage IB Lung Cancer AJCC v8。主要目标：I. 估计微波消融在篮子内的2年局部复发率。次要目标：I. 使用由相应手术患者人群组成的同期数据库，评估微波消融与楔形切除相比是否在安全性方面提供治疗获益。II. 使用由相应手术患者人群组成的同期数据库，评估微波消融与楔形切除相比是否在疗效方面提供治疗获益。III. 评估微波消融与楔形切除相比是否在患者报告结局变化方面提供治疗获益。
【主题与分类】
主题标签：Lung Non-Small Cell Carcinoma、Metastatic Colorectal Carcinoma、Metastatic Sarcoma、Stage I Lung Cancer AJCC v8、Stage IA1 Lung Cancer AJCC v8、Stage IA2 Lung Cancer AJCC v8、Stage IA3 Lung Cancer AJCC v8、Stage IB Lung Cancer AJCC v8、Stage II Lung Cancer AJCC v8、Stage IIA Lung Cancer AJCC v8。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04430725
下载信息
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暂未开放公开下载
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提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04430725
标准获取流程：
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- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 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。
- OpenDataLab:
数据说明
疾病：肺非小细胞癌、转移性结直肠癌、转移性肉瘤、AJCC第8版I期肺癌、AJCC第8版IA1期肺癌、AJCC第8版IA2期肺癌、AJCC第8版IA3期肺癌、AJCC第8版IB期肺癌。主要目的：I. 评估在一组患者中微波消融的2年局部复发率。次要目的：I. 使用由相应手术患者群体组成的同期数据库，评估与楔形切除术相比，微波消融在安全性方面是否具有治疗获益。II. 使用由相应手术患者群体组成的同期数据库，评估与楔形切除术相比，微波消融在疗效方面是否具有治疗获益。III. 使用由相应手术患者群体组成的同期数据库，评估与楔形切除术相比，微波消融在患者报告结局变化方面是否具有治疗获益。方案概述：患者接受标准治疗的微波消融或楔形切除术，随后在1、6、12、18和24个月时接受对比增强计算机断层扫描（CT）成像。
患者还在基线时及长达9个月的时间内完成耗时10-15分钟的问卷。
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
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