肺癌术前治疗患者的症状、身体功能与恢复

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07853443

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 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。

数据说明

条件：肺癌（诊断）、患者报告的症状负担、身体功能。本研究将考察在计划手术前接受肺癌治疗期间症状和身体能力如何变化，以及这些变化与术后恢复的关系。手术前接受的治疗称为新辅助治疗。主要问题是：* 在治疗期间和手术前，症状和进行日常活动的能力如何变化？* 手术前的症状和身体功能下降是否与肺部并发症或术后恢复较慢相关？* 患者报告的信息能否为常规术前评估提供有用信息？参与者将在开始新辅助治疗前、治疗期间、手术前以及术后恢复期间完成问卷。问卷将评估疲劳、呼吸困难、疼痛等症状，以及身体能力和健康状况。研究人员还将从医疗记录中收集有关癌症治疗、肺功能、麻醉、手术、疼痛管理和术后并发症的信息。

计划治疗路径的变更，包括手术延迟或取消，都将被记录。这是一项观察性研究。癌症治疗、手术及麻醉将由治疗临床团队决定，而非由研究团队指派。研究结果可能有助于识别在肺部手术前后需要额外评估和支持的患者。

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。