1999至2018年Nimes大学医院淋巴瘤患者管理疗效数据集 DVR-Lym-Nim
该数据集来源于clinicaltrials.gov，收录了Nîmes大学医院在20年间建立的400例淋巴瘤患者数据库，肿瘤活检样本均已冷冻保存
基本信息
资源简介
1999至2018年Nimes大学医院淋巴瘤患者管理疗效数据集 DVR-Lym-Nim
该数据集英文名为 Efficacy of Patient Management for Lymphoma Diagnosed at Nimes University Hospital From 1999 to 2018. DVR-Lym-Nim，来源于 clinicaltrials.gov，本站分类为肿瘤 / 淋巴瘤，主题标签为 Lymphoma, Malignant。其核心内容是一套在法国尼姆大学医院（Nîmes University Hospital）历时20年建立的淋巴瘤患者数据库，共纳入400例确诊为淋巴瘤的患者。这些患者的肿瘤均接受了活检，且所有样本均经过冷冻保存。该数据集关注的是淋巴瘤患者管理的疗效，覆盖时间段为1999年至2018年。由于淋巴瘤本身具有高度异质性，该数据库以未经高度筛选的真实世界患者队列为基础，为研究淋巴瘤的多样性、诊疗推荐演变以及患者管理效果提供了数据支撑。
【数据集背景】
淋巴瘤是一类异质性很强的恶性肿瘤。在临床研究中，随机临床试验通常被视为研究不同淋巴瘤亚型的金标准，其做法是依据非常精确的纳入或排除标准，聚焦于同质性较高的人群，并同时分析数量有限的参数。然而，由于许多淋巴瘤患者的医疗情况较为复杂，他们可能被排除在随机临床试验之外，这使得获得可靠结果变得困难。正是在这一背景下，尼姆大学医院在20年间建立了包含400例淋巴瘤确诊患者的数据库。该队列并非高度选择性的试验人群，而是更接近真实临床实践中的患者构成，因此有助于更好地理解淋巴瘤患者的多样性，尤其是在相关诊疗推荐不断演变的情况下。
【数据内容】
该数据集的核心对象是400例被诊断为淋巴瘤的患者。针对这些患者的肿瘤进行了活检，并且所有样本均被冷冻保存。数据集的主题标签为 Lymphoma, Malignant，本站分类归入肿瘤 / 淋巴瘤。数据集英文名称中明确指出了其关注方向为淋巴瘤诊断后的患者管理疗效，时间跨度为1999年至2018年，机构背景为尼姆大学医院。除上述信息外，关于具体变量、随访指标、治疗类型、病理亚型分布、样本数量细节等，源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov。其数据建立于尼姆大学医院，时间范围为1999年至2018年，历时20年，共纳入400例淋巴瘤确诊患者。采集过程中对肿瘤进行了活检，并将所有样本冷冻保存。关于采集的具体流程、伦理审批、知情同意方式、样本存储条件、数据录入规范等，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于围绕淋巴瘤患者管理疗效的研究，尤其适合关注非高度选择性真实世界队列的分析。由于淋巴瘤具有异质性，且随机临床试验常因严格纳入和排除标准而排除部分复杂患者，该数据库可用于更好地理解淋巴瘤患者的多样性，以及诊疗推荐不断演变背景下的患者管理情况。其冷冻保存的肿瘤活检样本也为相关样本分析提供了基础。关于具体可支持的研究设计、统计分析方法或特定亚型研究，源站未提供。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
该数据集基于尼姆大学医院20年间400例淋巴瘤确诊患者建立，肿瘤活检样本均已冷冻保存。其特点在于非高度选择性的队列设计，这与随机临床试验聚焦同质性人群、同时分析有限参数的做法不同。该队列的优势包括：有助于更好地理解淋巴瘤患者的多样性，以及应对诊疗推荐不断演变的情况。关于数据完整性、缺失情况、随访时长、样本质量、偏倚控制等具体质量指标与限制，源站未提供。
【引用与许可】
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/NCT04947618
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
疾病：淋巴瘤，恶性。尼姆大学医院在20年间建立了一个包含400名诊断为淋巴瘤患者的数据库。对这些肿瘤进行了活检，所有样本均已冷冻保存。鉴于淋巴瘤的异质性，基于非常精确的患者纳入或排除标准进行的随机临床试验是研究各种淋巴瘤亚型的金标准，其聚焦于同时分析有限参数的同质性人群。然而，由于患者医疗状况的复杂性，许多患者可能被排除在这些试验之外，从而难以获得可靠结果。对非选择性队列的分析有两个主要优势：(1) 更好地理解淋巴瘤患者的多样性，其相关建议在不断演变；(2) 分析这些患者究竟是如何被管理的，纳入目前评估不足的方面，如合并症和治疗可及性。
本研究的目的是描述这些患者的管理方式，并证明并非所有患者都能从其病理学适用的官方管理建议中获益。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
