碘-124 在转移性甲状腺癌中的病灶剂量学
该数据集来自 clinicaltrials.gov，围绕转移性甲状腺癌（Thyroid Carcinoma、Metastatic Thyroid Carcinoma）患者，评估使用碘-124 标记的正电子发射断层扫描（PET）这一新型诊断显像检查，以测量癌症中放射性碘摄取量
基本信息
资源简介
碘-124 在转移性甲状腺癌中的病灶剂量学
该数据集来自 clinicaltrials.gov，英文名称为 Lesion Dosimetry With Iodine-124 in Metastatic Thyroid Carcinoma，本站归类为肿瘤 / 其他。数据集围绕转移性甲状腺癌患者，涉及甲状腺癌（Thyroid Carcinoma）与转移性甲状腺癌（Metastatic Thyroid Carcinoma）两类主题标签。其核心内容是一项新型诊断显像检查的评估：使用碘-124 这一不同放射性形式的碘进行正电子发射断层扫描（PET），以测量癌症中放射性碘的摄取量。整体而言，该数据集记录的是针对转移性甲状腺癌的碘-124 PET 病灶剂量学相关研究信息，服务于对放射性碘摄取情况的诊断评估。
【数据集背景】
该数据集对应的研究关注转移性甲状腺癌的诊疗评估问题。源站描述指出，研究的目的是评估一种新的诊断显像检查，即正电子发射断层扫描（PET），其所用的放射性碘形式为碘-124。与常规碘形式不同，这一形式能够准确测量癌症中放射性碘的摄取量。这一背景决定了数据集的主题集中在甲状腺癌、尤其是转移性甲状腺癌的显像与摄取测量上，属于肿瘤领域中与诊断显像相关的数据资源。
【数据内容】
数据集的内容围绕碘-124 PET 显像检查及其所测量的放射性碘摄取量展开，涉及甲状腺癌与转移性甲状腺癌相关条件。源站描述还说明了该检查结果在治疗决策中的用途：如果新检查确定癌症中有足够的放射性碘摄取，治疗将按常规继续进行；如果新检查显示放射性碘摄取仅为低水平，则可能判定放射性碘治疗的获益不足，并倾向于选择其他形式的治疗。除上述描述外，数据集的具体字段、变量与记录结构源站未提供。
【采集与来源】
该数据集来源于 clinicaltrials.gov，属于临床研究注册信息相关来源。其主题标签为 Thyroid Carcinoma 与 Metastatic Thyroid Carcinoma。关于采集时间、采集地点、样本量、纳入排除标准以及具体的采集流程，源站未提供。
【适用场景】
基于源站描述，该数据集适用于与转移性甲状腺癌诊断显像评估相关的场景，尤其是围绕碘-124 PET 测量癌症放射性碘摄取量这一检查用途的说明与参考。它可用于理解该检查在治疗决策中的位置：依据摄取是否充足，判断继续常规治疗，或在摄取偏低时考虑其他治疗形式。关于其他具体应用场景，源站未提供。
【使用方法】
源站描述仅说明了该诊断显像检查的评估目的及其结果对治疗决策的意义，未提供数据集的访问方式、使用步骤、分析流程或配套工具。因此，具体使用方法源站未提供。
【质量与限制】
该数据集来自 clinicaltrials.gov 的注册研究描述，其内容以研究目的与检查用途的说明为主。关于数据质量指标、完整性、准确性验证、样本规模及统计效力等信息，源站未提供。使用时应注意到，源站描述不构成对检查性能或临床结论的量化证据。
【引用与许可】
关于该数据集的引用格式与许可条款，源站未提供。
下载信息
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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。
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使用方式
数据集获取
源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT03647358
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
研究条件：甲状腺癌、转移性甲状腺癌。本研究的目的是评估一种新的诊断成像检查——正电子发射断层扫描（PET），使用一种称为碘-124的不同放射性碘形式。这种形式能够准确测量癌症中放射性碘的摄取量。如果新检查确定癌症中有足够的放射性碘摄取，治疗将照常进行。然而，如果新检查显示放射性碘摄取量低，则可能决定放射性碘治疗的益处不足，并倾向于选择另一种治疗形式。
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。
需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托陕川双基地与超十家三甲医院直连，提供完全合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
