癌症及癌症治疗所致症状研究：浸润性乳腺癌、肺癌、前列腺癌或结直肠癌患者

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT00303914

标准获取流程：

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   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
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     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

疾病：乳腺癌、认知/功能影响、结直肠癌、肺癌、疼痛、前列腺癌、癌症及其治疗的心理社会影响。目的：主要 * 确定在ECOG机构接受门诊随访的侵袭性原发性乳腺癌、肺癌、前列腺癌或结直肠癌患者在4至5周期间经历的躯体与心理症状的患病率、严重程度及干扰程度。次要 * 确定症状相关干预措施的数量是否与医疗服务提供者对症状严重程度的感知相关。 * 确定躯体症状是否比心理症状更常被优先考虑和治疗。 * 确定经历中重度症状显著缓解的患者百分比，并描述症状缓解的决定因素。 * 确定肿瘤科医生为改善门诊患者症状控制所选择干预措施的焦点和范围。概述：这是一项开放标签、多中心研究。患者根据疾病类型、按性别、种族/民族、年龄的患病率以及治疗类型进行分层。

患者需完成M.D. Anderson症状评估量表及其他问卷，评估该患者群体中最常见的症状，以及这些症状对情绪和活动相关领域的影响程度，分别在第一天及第28至35天之间进行。在同一时间点，医疗保健提供者（治疗医生、护士或医生助理）完成修订版埃德蒙顿癌症疼痛分期系统问卷，根据疼痛机制、偶发疼痛、心理困扰和成瘾行为以及认知功能来评估患者的癌症疼痛，以预测疼痛控制的临床预后。预计招募人数：本研究将招募共计2，310名患者及其医生。

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。