肛管鳞状细胞癌PET/CT四点治疗反应评分
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦肛管鳞状细胞癌（SCCA）的PET/CT治疗反应评分研究。覆盖Stage 0至Stage IIIA（AJCC v8）的肛管癌，纳入经活检证实、拟接受根治性放化疗的浸润性SCCA患者
基本信息
资源简介
肛管鳞状细胞癌PET/CT四点治疗反应评分
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦肛管鳞状细胞癌（SCCA）的PET/CT治疗反应评分研究。覆盖Stage 0至Stage IIIA（AJCC v8）的肛管癌，纳入经活检证实、拟接受根治性放化疗的浸润性SCCA患者。主要目标为评估PET/CT评分系统能否预测总生存期（OS），次要目标包括预测无进展生存期（PFS）、验证阅片者间可靠性、计算C-index以评价PET/CT评分的预后能力，以及分析治疗前相关因素与预后的关联。可用于肿瘤预后预测与影像评分模型研究（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：肛管鳞状细胞癌、Stage 0 肛管癌 AJCC v8、Stage I 肛管癌 AJCC v8、Stage II 肛管癌 AJCC v8、Stage IIA 肛管癌 AJCC v8、Stage IIB 肛管癌 AJCC v8、Stage III 肛管癌 AJCC v8、Stage IIIA 肛管癌 AJCC v8。主要目标：I. 确定在经活检证实的浸润性肛管鳞状细胞癌（SCCA）中，拟接受根治性放化疗（任意T任意N）的PET/CT评分系统是否能预测总生存期（OS）。次要目标：I. 确定在经活检证实的浸润性SCCA中，拟接受根治性放化疗的PET/CT评分系统是否能预测无进展生存期（PFS）。II. 确定并验证阅片者间可靠性。III. 计算C-index以评估PET/CT评分对生存的预后能力。IV. 确定治疗前与……之间的关联
【主题与分类】
主题标签：Anal Squamous Cell Carcinoma、Stage 0 Anal Cancer AJCC v8、Stage I Anal Cancer AJCC v8、Stage II Anal Cancer AJCC v8、Stage IIA Anal Cancer AJCC v8、Stage IIB Anal Cancer AJCC v8、Stage III Anal Cancer AJCC v8、Stage IIIA Anal Cancer AJCC v8、Stage IIIB Anal Cancer AJCC v8、Stage IIIC Anal Cancer AJCC v8。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05130073
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT05130073
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：肛管鳞状细胞癌、0期肛管癌AJCC v8、I期肛管癌AJCC v8、II期肛管癌AJCC v8、IIA期肛管癌AJCC v8、IIB期肛管癌AJCC v8、III期肛管癌AJCC v8、IIIA期肛管癌AJCC v8。主要目的：I. 确定在经侵入性活检证实、拟接受以治愈为目的的放化疗（任何T任何N）的肛管鳞状细胞癌（SCCA）中，PET/CT评分系统是否能预测总生存期（OS）。次要目的：I. 确定在经侵入性活检证实、拟接受以治愈为目的的根治性放化疗的SCCA中，PET/CT评分系统是否能预测无进展生存期（PFS）。II. 确定并验证阅片者间可靠性。III. 计算C指数以评估PET/CT评分对生存的预后能力。IV. 确定治疗前PET/CT评分与治疗后OS之间的关联。探索性目的：I. 将治疗前后标准化摄取值（SUV）水平及其与总生存期的相关性进行关联分析。大纲：患者在基线和治疗完成后3个月接受PET/CT。
收到患者的医疗记录。对患者进行为期5年的随访。
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
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