肺癌中度大分割放疗数据集
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为肺癌的中度大分割放疗。源站描述指出，常规分割放疗疗程较长，放疗 3 至 4 周后肿瘤细胞会加速再增殖，导致疗效下降；大分割放疗可缩短总治疗时间，并可能减少肿瘤加速再增殖的影响，理论上可获得更高的生物有效剂量（BED）
基本信息
资源简介
肺癌中度大分割放疗数据集
该数据集英文名为 Moderate Hypofractionated Radiotherapy for Lung Cancer，本站归类为肿瘤 / 肺癌方向，主题标签为 Lung Cancer，数据来源于 clinicaltrials.gov。其核心主题是肺癌的中度大分割放疗。源站描述指出，放疗在肺癌治疗中具有不可替代的作用，但常规分割放疗疗程较长，放疗进行 3 至 4 周后肿瘤细胞会加速再增殖，从而导致疗效下降。大分割放疗在肺癌放疗中的应用日益增多，它能够缩短总治疗时间，并可能减少肿瘤加速再增殖带来的影响；与常规放疗相比，大分割放疗在理论上可以获得更高的生物有效剂量（BED）。当肿瘤邻近重要器官时，立体定向体部放疗（SBRT）或立体定向消融放疗（SABR）在晚期或中央型肺癌中的应用受到限制，而中度大分割放疗则提供了另一种思路。
【数据集背景】
肺癌是放疗发挥重要作用的重要瘤种之一。常规分割放疗虽然应用广泛，但其疗程较长，源站描述特别提到，在放疗进行 3 至 4 周后，肿瘤细胞会出现加速再增殖，进而使疗效下降。为应对这一问题，大分割放疗在肺癌治疗中的应用逐渐增多。大分割放疗能够缩短总体治疗时间，并可能削弱肿瘤加速再增殖的影响；从放射生物学的角度看，与常规放疗相比，大分割放疗理论上能够获得更高的生物有效剂量（BED）。此外，当肿瘤邻近重要器官时，SBRT 或 SABR 在晚期或中央型肺癌中的应用受到限制，中度大分割放疗因此成为一个值得关注的方向。该数据集即围绕这一治疗主题组织。
【数据内容】
该数据集的主题标签为 Lung Cancer，本站分类为肿瘤 / 肺癌，英文名称为 Moderate Hypofractionated Radiotherapy for Lung Cancer。源站描述主要阐述了肺癌放疗中常规分割与大分割的差异、肿瘤加速再增殖对疗效的影响、大分割放疗缩短治疗时间与提高理论生物有效剂量的潜在优势，以及 SBRT/SABR 在肿瘤邻近重要器官时的应用限制和中度大分割放疗的意义。关于数据集内具体包含的字段、记录数量、患者例数、放疗剂量参数、分割方案数值、终点指标等详细内容，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov。源站描述中给出的条件为 Lung Cancer，并围绕肺癌放疗的分割方式展开说明。除来源站与条件信息外，关于采集时间范围、采集方式、更新频率、原始登记编号等具体采集信息，源站未提供。
【适用场景】
基于其主题，该数据集适用于与肺癌中度大分割放疗相关的了解与参考场景，例如关注肺癌放疗分割方式差异、常规分割疗程较长与肿瘤加速再增殖问题、大分割放疗缩短总治疗时间及理论生物有效剂量优势、SBRT/SABR 在晚期或中央型肺癌中受邻近重要器官限制等主题的使用者。关于该数据集在具体研究设计、统计分析或临床决策中的适用性，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供该数据集的具体使用方法，包括数据读取方式、字段说明、分析流程或配套工具等均未提及。
【质量与限制】
源站描述未提供关于数据质量、完整性、准确性或验证情况的信息。可以明确的是，源站描述中关于更高生物有效剂量的表述属于理论层面的说明，并非该数据集的具体结论指标。关于数据集的样本规模、偏倚控制、缺失情况等质量相关细节，源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供该数据集的引用方式与许可信息。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
暂未开放公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03833193
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 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：肺癌。放疗在肺癌治疗中具有不可替代的作用。然而，由于常规分割照射疗程较长，放疗3至4周后肿瘤细胞会加速再增殖，导致疗效下降。大分割放疗在肺癌放疗中的应用日益广泛，其可缩短总治疗时间，并可能减少肿瘤加速再增殖的影响。与传统放疗相比，大分割放疗在理论上可获得更高的生物有效剂量（BED）。当肿瘤邻近重要器官时，立体定向体部放疗（SBRT）或立体定向消融放疗（SABR）在晚期或中央型肺癌中的应用受到限制。中度大分割放疗不仅能缩短总治疗时间，还可降低严重毒性反应，目前广泛应用于肺癌治疗。然而，正常组织和器官耐受剂量的多数数据来源于常规放疗，其是否适用于大分割放疗尚未确定。
在我们的研究中，通过对接受3Gy/f中等大分割放疗患者的回顾性分析，获得了III级及以上放射性食管炎和放射性肺炎的发生率及其预测因素。同时，也评估了该方案的疗效。
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。
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