中国肾上腺疾病注册登记
CASE成立于2020年，借助先进医疗设备与物联网技术，构建线上线下一体化解决方案，覆盖全谱系肾上腺疾病，旨在实现更便捷精准的诊疗模式，建立诊疗与长期随访平台，支持各中心治疗策略的应用与评估（来源 clinicaltrials.gov）
基本信息
资源简介
中国肾上腺疾病注册登记
该数据集来自clinicaltrials.gov，聚焦中国肾上腺疾病，涵盖Cushing Syndrome、Aldosteronism、Hypoadrenalism、Congenital Adrenal Hyperplasia、Adrenal Adenoma、Adrenal Incidentaloma、Adrenal Carcinoma、Pheochromocytoma等病种。CASE成立于2020年，借助先进医疗设备与物联网技术，构建线上线下一体化解决方案，覆盖全谱系肾上腺疾病，旨在实现更便捷精准的诊疗模式，建立诊疗与长期随访平台，支持各中心治疗策略的应用与评估（来源 clinicaltrials.gov）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：疾病：Cushing Syndrome、Aldosteronism、Hypoadrenalism、Congenital Adrenal Hyperplasia、Adrenal Adenoma、Adrenal Incidentaloma、Adrenal Carcinoma、Pheochromocytoma。为应对中国肾上腺疾病诊断和治疗中的所有挑战，CASE成立于2020年。借助先进的医疗设备和物联网（IoT）技术，CASE致力于为肾上腺疾病及整个肾上腺疾病谱系打造线上线下一体化解决方案，实现更便捷、更精准的患者诊疗模式，旨在建立一个肾上腺疾病诊疗及其长期随访的平台。它允许在这些中心应用和评估治疗策略。
【主题与分类】
主题标签：Cushing Syndrome、Aldosteronism、Hypoadrenalism、Congenital Adrenal Hyperplasia、Adrenal Adenoma、Adrenal Incidentaloma、Adrenal Carcinoma、Pheochromocytoma。本站分类：肿瘤。
【获取与许可】
源站页面：https://clinicaltrials.gov/study/NCT04890444
下载信息
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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。
免登录有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放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/NCT04890444
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
疾病范围：库欣综合征、醛固酮增多症、肾上腺功能减退、先天性肾上腺增生、肾上腺腺瘤、肾上腺偶发瘤、肾上腺癌、嗜铬细胞瘤。为了应对中国肾上腺疾病诊断和治疗中的所有挑战，CASE于2020年成立。借助先进的医疗设备和物联网（IoT）技术，CASE致力于打造线上线下相结合的肾上腺疾病解决方案，覆盖肾上腺疾病全谱系，实现更便捷、更精准的患者诊疗模式，旨在建立一个肾上腺疾病诊疗及其长期随访的平台。该平台允许在这些中心应用和评估治疗策略。
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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