长脉冲1064 nm Nd:YAG激光治疗基底细胞癌

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02662244

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   • 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

适应症：基底细胞癌。研究访视及待测参数 本研究的所有访视均将在加利福尼亚大学圣地亚哥分校皮肤科诊所进行，地址为加利福尼亚州圣地亚哥市大学中心巷8899号3楼，邮编92109。基线访视及激光暴露（第1次访视） 本次访视预计约需1小时。以下描述本次访视所执行的程序。1. 在进行任何筛选评估之前，将由研究者获取知情同意。当受试者充分理解研究的性质及其风险后，将请受试者签署知情同意书并注明日期。随后研究者将签署该表格并注明日期。2. 将获取与治疗相关的详细病史信息。3. 将对受试者进行检查，以确定其是否符合研究标准。4. 如果受试者符合研究标准，将为其分配下一个连续受试者编号。5. 育龄期女性将接受尿妊娠试验。6. 用酒精清洁测试区域内的皮肤，并使用一次性剃刀剃除毛发（如果测试区域内有毛发）。7.

将确定并标记需要治疗的病灶。将记录病灶的位置。使用手术标记笔进行标记，范围包括肿瘤及4mm的正常皮肤边缘。8. 将对治疗区域进行拍照。重点在于确保研究期间每次计划拍照时，环境光线、面部表情和相机角度完全一致。此外，将努力纳入解剖学标志。9. 将使用1064nm激光以适当的重叠激光脉冲对肿瘤进行照射，光斑大小为5-7mm，能量设置由研究研究者如上所述确定为适当。将包括4mm的边缘区域。10. 将再次对治疗区域进行拍照。11. 将评估治疗区域的副

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。