AI增强OCT成像用于基底细胞癌术前边缘检测
该数据集来自clinicaltrials.gov，关注皮肤基底细胞癌（BCC）的术前边缘检测。BCC是最常见的人类恶性肿瘤，每年影响约200万美国人
基本信息
资源简介
AI增强OCT成像用于基底细胞癌术前边缘检测
该数据集来自clinicaltrials.gov，关注皮肤基底细胞癌（BCC）的术前边缘检测。BCC是最常见的人类恶性肿瘤，每年影响约200万美国人。Mohs显微手术（MMS）通过逐层切除组织，若能通过更准确的初始肿瘤边缘评估减少所需切除阶段，则可降低成本。本观察性研究旨在了解光学相干断层扫描（OCT）结合人工智能算法在MMS前检测浅表BCC边缘的准确性，并确定AI-OCT引导的边缘勾画能否减少MMS阶段数。研究者将首先验证AI-OCT作为准确检测BCC的方法，后续研究将解决引导性术前边缘勾画问题（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：条件：皮肤基底细胞癌。基底细胞癌（BCC）是最常见的人类恶性肿瘤，每年影响约200万美国人。Mohs显微手术（MMS）通过逐层切除组织。如果通过更准确的初始肿瘤边缘评估减少所需切除阶段数，则可降低MMS的成本。本观察性研究的目标是了解光学相干断层扫描（OCT）与人工智能算法结合使用在MMS前检测浅表BCC边缘是否准确。本研究还旨在确定AI-OCT引导的边缘勾画能否减少MMS的阶段数。研究人员将首先专注于验证AI-OCT作为准确检测BCC的方法。后续研究将解决引导性术前边缘勾画问题。
【主题与分类】
主题标签：Basal Cell Carcinoma of Skin。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07358637
下载信息
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数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07358637
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- 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：皮肤基底细胞癌。基底细胞癌（BCC）是人类最常见的恶性肿瘤，每年影响约200万美国人。莫氏显微手术（MMS）通过连续切除来去除组织。如果通过更准确的初始肿瘤边缘评估减少必要的切除阶段数，MMS的成本可以降低。这项观察性研究的目标是了解光学相干断层扫描（OCT）与人工智能算法结合使用在MMS前检测浅表BCC边缘方面是否准确。本研究还旨在确定AI-OCT引导的边缘描绘是否能减少MMS的阶段数。研究人员将首先专注于验证AI-OCT作为准确检测BCC的方法。后续研究将解决引导的术前边缘描绘问题。
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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