吸入布地奈德预防复发及辅助治疗免疫检查点抑制剂肺炎

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT06860542

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：肺炎，免疫相关不良事件。免疫检查点抑制剂（免疫治疗）能够激活人体免疫系统识别并攻击癌细胞，其问世是过去十年肿瘤学领域最令人振奋的进展之一。目前，这类药物已应用于近半数癌症类型和治疗场景，然而其代价也不容忽视。部分患者在接受治疗后，被激活的免疫系统并非仅攻击癌细胞，还会损伤健康组织（即免疫相关不良事件），其中最为严重且可能致命的并发症之一便是免疫系统对肺部的攻击，即检查点抑制剂肺炎（CIP）。及时使用口服或静脉注射类固醇治疗时，多数急性CIP病例可得到改善，但约五分之一的患者肺部炎症难以控制，导致反复气短，需要延长口服或静脉类固醇疗程，影响生活质量和癌症治疗决策。

该试验的目的是评估在首次诊断CIP后使用吸入性类固醇（一种常用于哮喘患者的药物）一年，是否有助于肺部炎症消退且不复发，而无需反复使用副作用更大的口服或静脉注射药物。

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。