电子支气管镜下窄带成像（NBI）用于肺癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为电子支气管镜下窄带成像（NBI）在肺癌中的应用，涉及肺癌与恶性气道梗阻
基本信息
资源简介
电子支气管镜下窄带成像（NBI）用于肺癌
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为电子支气管镜下窄带成像（NBI）在肺癌中的应用，涉及肺癌与恶性气道梗阻。NBI 是一种新兴光学图像增强技术，可增强黏膜表面与黏膜下血管的对比度，显示血管分布并突出黏膜结构的细微变化，同时有助于减少不必要的活检，风险与成本较低。该技术已在胃癌、食管癌、鼻咽癌和膀胱癌诊断中展现优势。本研究旨在探索其在肺癌诊断中的价值，数据可用于肺癌及恶性气道梗阻相关的分类与诊断研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：肺癌、恶性气道梗阻。肺癌具有高发病率和高死亡率，是世界上最常见的肿瘤之一。因此，早期发现、准确诊断和分期划分可以有效指导临床干预，从而提高患者生存率。电子支气管镜下的窄带成像（NBI）是一种新兴的光学图像增强技术，可以增强黏膜表面与黏膜下血管之间的对比度，特异性地显示血管分布，并突出黏膜结构的细微变化。同时，它可以减少不必要的活检，风险低且成本低。近年来，NBI 技术逐渐开始在胃癌、食管癌、鼻咽癌和膀胱癌的诊断中展现出其独特优势。本研究的目的是探索该诊断
【主题与分类】
主题标签：Lung Cancer、Malignant Airway Obstruction。本站分类：肿瘤/肺癌。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04676815
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04676815
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
条件：肺癌、恶性气道梗阻。肺癌是全球最常见的肿瘤之一，具有高发病率和死亡率。因此，早期发现、准确诊断和分期划分能有效指导临床干预，从而提高患者生存率。电子支气管镜下的窄带成像（NBI）是一项新兴的光学图像增强技术，能增强黏膜表面与黏膜下血管的对比度，特异性地显示血管分布，并突出黏膜结构的细微变化。同时，它能减少不必要的活检，风险低且成本效益高。近年来，NBI技术逐渐在胃癌、食管癌、鼻咽癌和膀胱癌的诊断中展现出其独特优势。本研究旨在探讨电子支气管镜下NBI对肺癌早期发现和准确诊断的价值，并为肺癌患者提供更经济、更安全、更高效的诊断选择。
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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