非小细胞肺癌嗜酸性粒细胞前瞻性试验
该数据集来自 clinicaltrials.gov，聚焦非小细胞肺癌（NSCLC）中嗜酸性粒细胞的前瞻性研究。研究通过检测多种生物材料中的嗜酸性粒细胞，比较不同材料的检出情况，并评估嗜酸性粒细胞在未经治疗的 NSCLC 患者中的预后与预测作用
基本信息
资源简介
非小细胞肺癌嗜酸性粒细胞前瞻性试验
PROspective Trial on EOsinophilia in Non-Small Cell Lung Cancer（NSCLC）是一项聚焦非小细胞肺癌中嗜酸性粒细胞的前瞻性研究数据集，收录于肿瘤/肺癌分类之下，来源为 clinicaltrials.gov。该研究围绕非小细胞肺癌患者展开，旨在通过对多种生物材料中嗜酸性粒细胞的检测，比较不同生物材料之间的检出情况，并进一步评估嗜酸性粒细胞在未经治疗的 NSCLC 患者中所具有的预后与预测作用。数据集以非小细胞肺癌为核心主题标签，整体定位属于肿瘤学尤其是肺癌方向的临床研究数据资源，适合关注肺癌生物标志物、嗜酸性粒细胞相关免疫机制以及患者预后评估的研究者参考使用。
【数据集背景】
非小细胞肺癌是肺癌的主要类型之一，围绕其发生发展机制、生物标志物及预后因素的研究持续受到关注。该数据集对应的研究以嗜酸性粒细胞为切入点，采用前瞻性研究设计，考察这类细胞在非小细胞肺癌患者中的表现。研究特别强调患者处于未经治疗状态，这一设定有助于在治疗干扰之前观察嗜酸性粒细胞的基线特征及其与疾病转归的关系，为理解嗜酸性粒细胞在 NSCLC 中的潜在价值提供研究基础。
【数据内容】
该数据集的主题标签为非小细胞肺癌。研究内容涉及在多种生物材料中检测嗜酸性粒细胞，并对不同生物材料的检出情况进行比较，同时评估嗜酸性粒细胞在未经治疗的 NSCLC 患者中的预后与预测作用。关于数据集所包含的具体字段、样本数量、生物材料种类明细、检测指标数值及随访时长等信息，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，对应一项名为 PROspective Trial on EOsinophilia in Non-Small Cell Lung Cancer（NSCLC）的前瞻性试验。研究条件为 Non-small Cell Lung Cancer。关于具体的采集机构、采集地点、采集时间窗口及采样流程等细节，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集可用于围绕非小细胞肺癌中嗜酸性粒细胞的研究场景，例如比较不同生物材料对嗜酸性粒细胞的检出能力，探讨嗜酸性粒细胞作为预后或预测相关指标的潜在用途，以及支持未经治疗 NSCLC 患者人群的相关分析。关于更具体的适用场景与任务类型，源站未提供。
【使用方法】
该数据集可通过 clinicaltrials.gov 获取相关研究信息。关于数据的具体使用方式、访问条件、数据格式及配套文档，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集为前瞻性研究，聚焦未经治疗的 NSCLC 患者，研究对象与主题较为明确。关于样本量、数据完整性、缺失情况、偏倚控制及验证程度等质量相关信息，源站未提供。
【引用与许可】
关于该数据集的引用方式与许可条款，源站未提供。
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/NCT05602259
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：非小细胞肺癌。这项前瞻性研究将检查各种生物材料中的嗜酸性粒细胞，以比较这些材料中的检测情况，并确定嗜酸性粒细胞在未经治疗的非小细胞肺癌患者中的预后和预测作用。
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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