从特定类型癌症活检或手术中获取实体瘤组织

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01915225

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

条件：结直肠肿瘤、胃肿瘤、胆管癌、胆管癌、胰腺癌。背景：近年来，对癌症分子发病机制的新进展和见解促进了用于治疗晚期癌症患者的新型分子和生物靶向疗法的发展。扩展这些研究的一个关键挑战在于识别和验证未来癌症治疗的新治疗靶点。作为NCI的外科肿瘤学家，我们有兴趣识别新的分子和生物靶点，以促进未来癌症疗法的发展。此外，我们负有向NIH提供外科咨询服务的首要责任。因此，我们具有独特的优势，能够获取并进行关于实体瘤组织的重要研究，以帮助识别可能具有显著临床意义的治疗靶点。目的：收集接受诊断、预防或治疗干预的癌前、原发性或转移性实体瘤参与者的生物样本，目的是识别新的分子和生物治疗靶点。

入选标准：年龄≥2岁，且经影像学或临床怀疑、具有遗传易感性、有生化证据或经组织学/细胞学证实为实体肿瘤，并因肿瘤的诊断和/或治疗和/或随访而需要接受诊断性、预防性或治疗性干预的参与者。注：年龄≥2岁且未满18岁的参与者，仅当组织获取是在有临床指征的手术过程中进行，且生物标本采样（切除的肿瘤组织、血液、尿液、腹水或胆汁）不会给有临床指征的操作增加风险时，方可参与研究样本采集。无实体肿瘤、但正在接受诊断性、预防性或治疗性干预，且会产生手术质量和安全性结局数据的参与者。参与者应具备实验室和体格

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。