验证人工智能有效性定义肺结节恶性评分在肺结节患者中的研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05817110

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：肺部恶性肿瘤。一项多中心、多国、前瞻性、观察性研究，旨在验证qXR-肺结节恶性评分作为一种二元分类方法，将胸部X线片上偶然发现的肺结节（IPN）患者的肺癌风险分为高风险或低风险。该研究将在阿斯利康国际区域的选定国家（例如菲律宾、马来西亚、沙特阿拉伯、阿拉伯联合酋长国、科威特、泰国、台湾、香港、印度、巴西、阿根廷、哥伦比亚）实施。因任何原因前往医疗机构进行X线检查的患者将按照其主治临床医生的医嘱接受X线检查。经胸部X线片（CXR）诊断为偶然性肺结节（IPN）且结节大小≥8 mm且≤30 mm的成年患者将被邀请参与研究，并在获得其书面知情同意后入组。若qXR检测到任何结节，将将其分类为低风险肺结节恶性评分（LNMS）或高风险LNMS。X线报告医师将根据结节的存在情况对qXR报告作出判定。

在获得患者对低剂量CT扫描的知情同意后，将进行CT扫描。临床机构的放射科医生和一位与临床机构无关的独立放射科医生将报告CT扫描结果及qXR-LNMS分类。放射科医生的判读将基于对CT扫描胶片上结节的检查（肉眼检查）。放射科医生将首先按Likert量表对其CT扫描结节判读进行评分：非恶性：1；可能非恶性：2；不确定：3；可能恶性：4；恶性：5。此外，放射科医生将分配Lung-RADS分类，然后对恶性风险作出高或低的总体评估。本研究对患者构成极小至无风险。参与者的研究持续时间约为自入组起30个月。研究将分为2个阶段。第1阶段从入组至CT数据采集。CT数据采集日将结束第1阶段。

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。