高危神经母细胞瘤减剂量放疗的局部控制研究
该数据集来自 clinicaltrials.gov，主题为高危神经母细胞瘤的减剂量放疗与局部控制研究。源站描述指出，研究目的是给予12T较小剂量的放射治疗，以减轻晚期副作用
基本信息
资源简介
高危神经母细胞瘤减剂量放疗的局部控制研究
该数据集英文名为 Local Control With Reduced-dose Radiotherapy for High-Risk Neuroblastoma，来源于 clinicaltrials.gov，主题标签为 Neuroblastoma，本站归类为肿瘤 / 其他。从名称与来源描述看，它围绕高危神经母细胞瘤的局部控制与减剂量放疗展开：研究目的是给予 12T 较小剂量的放射治疗，以减轻晚期副作用。数据集因此属于肿瘤学领域中与儿童实体瘤放疗策略相关的临床试验信息集合，核心关注点在于在维持局部控制的同时降低远期毒性。以下依据可获得的信息，从背景、内容、来源、适用场景、使用方法、质量与限制以及引用与许可等方面进行介绍。
【数据集背景】
神经母细胞瘤是源站描述中明确列出的研究条件（Conditions: Neuroblastoma）。该数据集所对应的研究聚焦于高危神经母细胞瘤患者群体中的放疗策略问题。源站描述指出，研究的目的是给予 12T 较小剂量的放射治疗，以降低晚期副作用。这一表述反映出该研究的基本出发点：在放疗剂量与晚期不良反应之间寻求平衡，通过减剂量方式探索局部控制与安全性之间的关系。数据集的主题标签为 Neuroblastoma，本站分类为肿瘤 / 其他，说明其内容归属于肿瘤学临床研究信息，而非基础实验或影像数据。
【数据内容】
该数据集的内容围绕上述临床研究展开，主题为高危神经母细胞瘤的减剂量放疗与局部控制研究。源站描述提供了研究条件与目的两项核心信息：条件为 Neuroblastoma，目的为给予 12T 较小剂量放射治疗以减少晚期副作用。除此之外，关于受试者数量、剂量分组、随访指标、局部控制率、副作用发生率等具体数据字段，源站未提供。因此，该数据集在当前可获取信息范围内，主要表现为一项临床研究的研究层面描述信息，而非包含逐例患者记录或统计结果的数据表。
【采集与来源】
该数据集来自 clinicaltrials.gov，即其采集与发布渠道为临床试验注册平台。源站描述为该数据集提供了研究条件与研究目的的原始表述。除来源站与源站描述外，关于采集时间、更新频率、采集方法、数据加工流程等信息，源站未提供。
【适用场景】
基于现有信息，该数据集可用于了解高危神经母细胞瘤减剂量放疗研究的注册信息与研究目的，适用于对神经母细胞瘤放疗策略、晚期副作用控制等主题进行文献检索、研究筛选或背景调研的场景。由于源站未提供具体结果数据，该数据集不适合直接用于疗效比较、剂量效应分析或统计建模等需要逐例或汇总结果的支持性分析。
【使用方法】
该数据集可按主题标签 Neuroblastoma 与本站分类“肿瘤 / 其他”进行检索与归类；使用时可通过英文名称定位该研究，并依据源站描述理解其研究条件与目的。关于数据下载方式、字段结构、接口调用或分析流程，源站未提供。
【质量与限制】
该数据集的信息来自临床试验注册来源，其内容以研究层面描述为主。限制在于：源站描述仅涵盖研究条件与目的，缺少样本量、分组方案、终点指标、统计结果与随访时长等关键信息；同时，关于数据完整性、准确性校验与更新机制，源站未提供。因此，使用时应将其视为研究注册信息而非结果数据集。
【引用与许可】
该数据集来源站为 clinicaltrials.gov。关于引用格式、许可条款与使用限制，源站未提供。
下载信息
注册下载
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/NCT02245997
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：神经母细胞瘤。本研究的目的是给予12T较小剂量的放射线，以减少这些晚期副作用。
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。
