牙周炎、龋齿与口腔鳞状细胞癌生物标志物的发现与验证

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07745803

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

疾病：口腔鳞状细胞癌（OSCC）、牙周病、龋齿。口腔疾病，包括口腔鳞状细胞癌（OSCC）、牙周病和龋齿，是常见疾病，可显著影响口腔健康和生活质量。早期识别高危个体并准确预测疾病进展，对于改善预防、治疗规划和长期结局具有重要意义。然而，目前的方法主要依赖临床体征和症状，仍需要可靠的生物标志物来支持更早期的检测和更好地预测疾病随时间的变化。本观察性队列研究旨在建立一个全面的临床和生物学资源库，用于发现和评估与主要口腔疾病相关的标志物。该研究将结合标准化口腔检查、健康信息收集、生物样本采集和长期随访，以探究与疾病存在、严重程度、进展及治疗结局相关的因素。

参与者将接受标准化的口腔健康检查，并提供与其总体健康状况、口腔健康行为及病史相关的信息。将采集参与者的生物样本，包括唾液和漱口液样本，以研究与口腔疾病相关的改变。在适当情况下，可能还会采集其他样本，包括血液样本。口腔病变相关样本仅在口腔鳞状细胞癌（OSCC）参与者中、且临床上有指征作为其常规诊断或治疗程序的一部分时才会采集。无OSCC的参与者，包括患有牙周病、龋齿或口腔健康状况良好者，不会为本研究接受口腔组织活检。参与者将接受长期随访，以收集口腔健康状况变化及临床相关结局的信息。随访评估可能包括重复的临床检查、问卷和生物样本采集。

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。