新诊断患者淋巴瘤预后与生存评估LEO研究

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04996706

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：非霍奇金淋巴瘤。1. 作为LEO2.0的一部分，使用单一IRB在所有8个LEO中心扩大招募，目标为额外招募8，000名新诊断的非霍奇金淋巴瘤患者（由NIH续期资助项目资助招募3，400名），重点针对西班牙裔（N=900）、非裔美国人（N=580）和亚裔（N=200）参与者（使这些群体的当前样本量翻倍；18-39岁青少年和年轻成人患者（N=870；增加87%）；以及所有年龄和种族/族裔的非都市和农村患者（N=1，208，增加72%），使总队列超过21，000名患者；2. 审查所有LEO病例诊断时和复发时的病理，并为选定的非霍奇金淋巴瘤亚型维护一个中央肿瘤库，其中包括H&E切片、组织微阵列（TMA）中的福尔马林固定、石蜡包埋（FFPE）组织样本，以及提取的肿瘤DNA和RNA；3. 采集外周血样本，并维护一个包含DNA、血清、血浆和白膜层的中央生物样本库；4.

继续前瞻性随访LEO队列中的所有参与者，以确定疾病进展/复发、再治疗、转化、第二原发癌、生存（包括死因）、更新的暴露信息、患者报告结局（PROs）及其他长期健康结局；5. 对所有病例的临床、流行病学、病理和治疗数据进行注释和协调统一，包括开发新的信息学增强功能，以从电子健康记录（EHRs）、数字病理学和放射学图像中获取临床数据，以及从诊断时居住地获取地理编码数据并与公共数据库关联，以增强环境暴露和社会经济因素数据；6. 促进利用该基础设施的研究项目，推动与NCI支持的临床试验网络、患者倡导团体及其他合作者的互动，并使LEO资源可供患者和医疗服务提供者使用，基于LEO数据提供公开可用的风险计算器。

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。