CyberChallenge 试验：多少才算过多——Cyberknife 放射外科在多发性脑转移患者中的作用

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05378633

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

疾病：脑转移瘤、非小细胞肺癌。在这项多中心研究中，将前瞻性地探讨立体定向放射外科（SRS）与常规全脑放疗相比的获益，两者分别联合最佳支持治疗或仅最佳支持治疗，用于4-15个脑转移瘤患者。效果将采用质量调整生命年（QUALY）进行衡量。因此，生活质量和总生存期是主要终点。次要终点包括进行基本日常生活活动的能力（巴氏指数（ADL））、无进展生存期、局部和局部区域无进展生存期、颅外进展、毒性及其治疗、治疗后放射性脑损伤（RIBL）的记录、长期认知功能、可能的挽救治疗以及因脑转移瘤死亡。此外，CyberChallenge试验通过BUB2研究关联到一个转化研究项目。BUB2研究对血液、尿液以及可获得的切除或活检材料进行生物样本库储存，并收集影像资料。

这是为了通过分析癌症患者的基因、表观遗传和蛋白质表达模式以及放射组学，并将其与临床数据相关联，从而发现诊断和预后生物标志物，进而推动脑转移患者的个体化治疗向前发展。

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。