头颈癌患者放射治疗对内耳功能的影响
条件：接受放射治疗的头颈癌患者。目的：1. 使用广泛的测试组合（听力计和鼓室压测量、vHIT、VEMP、ENG）评估放射治疗对接受头颈癌放射治疗患者内耳的影响；2. 将耳蜗的平均总辐射剂量与对听力学和前庭功能的影响进行关联
基本信息
资源简介
头颈癌患者放射治疗对内耳功能的影响
该数据集英文名为 Effect of Radiation Therapy Among Head and Neck Cancer Patients on the Inner Ear Function，关注接受放射治疗的头颈癌患者内耳功能所受的影响。数据集在站内归入肿瘤 / 其他分类，来源为 clinicaltrials.gov。其核心研究目标有两项：一是通过听力计与鼓室压测量、vHIT、VEMP、ENG 等一组较为广泛的测试，评估放射治疗对头颈癌放疗患者内耳的影响；二是将耳蜗的平均总辐射剂量与听力学及前庭功能的变化进行关联分析。数据集以“接受放射治疗的头颈癌患者”为主题标签，整体围绕放疗剂量与内耳听力学、前庭功能之间的关联展开，适合作为该研究方向的数据索引与参考入口。
【数据集背景】
头颈癌患者在接受放射治疗时，内耳结构可能处于照射野附近，因而听力学与前庭功能的变化成为值得关注的问题。该数据集所对应的研究以接受放射治疗的头颈癌患者为对象，试图系统评估放疗对内耳的影响，并进一步考察耳蜗平均总辐射剂量与功能测试结果之间的关系。这一背景决定了数据集的主题集中在肿瘤放射治疗与内耳功能评估的交叉领域，站内分类为肿瘤 / 其他。
【数据内容】
源站描述显示，该数据集涉及的条件为接受放射治疗的头颈癌患者。研究目的包括使用广泛的测试组合评估放疗对内耳的影响，测试组合涵盖听力计和鼓室压测量、vHIT、VEMP、ENG；同时将耳蜗的平均总辐射剂量与听力学和前庭功能的影响进行关联。主题标签为 Head and Neck Cancer Patients Treated With Radiotherapy。除上述研究目的与测试类别外，源站未提供具体样本量、变量字段、剂量数值或测试结果等细节。
【采集与来源】
该数据集来源站为 clinicaltrials.gov，属于临床试验注册信息。源站描述以研究条件与研究目的的形式呈现，说明研究对象为接受放射治疗的头颈癌患者，评估手段为听力计与鼓室压测量、vHIT、VEMP、ENG 等测试，分析方向为耳蜗平均总辐射剂量与听力学及前庭功能之间的关联。关于具体的采集流程、时间安排与数据记录方式，源站未提供。
【适用场景】
该数据集适用于关注头颈癌放射治疗与内耳功能关系的检索与参考场景，例如了解放疗对内耳听力学及前庭功能影响的研究设计，或查找以耳蜗平均总辐射剂量与功能测试结果关联为分析目标的研究条目。其测试组合覆盖听力计与鼓室压测量、vHIT、VEMP、ENG，可作为相关领域研究选题与背景调研的线索来源。
【使用方法】
源站未提供。
【质量与限制】
源站未提供。
【引用与许可】
源站未提供。
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
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免登录有偿下载
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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/NCT04214769
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
条件：接受放射治疗的头颈部癌症患者。目的：1. 评估放射治疗对内耳的影响，采用一系列广泛的测试（听力计和鼓室压测量、vHIT、VEMP、ENG）对接受头颈部癌症放射治疗的患者进行评估；2. 将耳蜗的平均总辐射剂量与对听力和前庭功能的影响进行相关性分析。
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。
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