胰腺癌早期检测项目

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为胰腺癌早期检测项目(PCEDP)相关数据,覆盖胰腺癌、胰腺腺癌、家族性胰腺癌,以及 BRCA 1/2、HNPCC、Lynch Syndrome、遗传性胰腺炎等高风险人群

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clinicaltrials
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其他预测Pancreatic CancerPancreas CancerPancreatic AdenocarcinomaFamilial Pancreatic CancerBRCA 1/2HNPCCLynch SyndromeHereditary PancreatitisFAMMMFamilial Atypical Multiple Mole MelanomaPeutz Jeghers Syndrome
Pancreatic Cancer Early Detection Program

基本信息

模态
其他
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-11

资源简介

胰腺癌早期检测项目

该数据集来自 clinicaltrials.gov,为胰腺癌早期检测项目(PCEDP)相关数据,覆盖胰腺癌、胰腺腺癌、家族性胰腺癌,以及 BRCA 1/2、HNPCC、Lynch Syndrome、遗传性胰腺炎等高风险人群。研究目的是依据高风险标准开展早期检测后收集结局数据,受试者可由医生、家人或朋友转介,由共同研究者获取知情同意,并允许数据用于癌症项目。数据可用于评估高风险人群早期检测的结局与风险预测研究(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:Pancreatic Cancer、Pancreas Cancer、Pancreatic Adenocarcinoma、Familial Pancreatic Cancer、BRCA 1/2、HNPCC、Lynch Syndrome、Hereditary Pancreatitis。感兴趣的个人可由医生、家人或朋友转介。个人会被告知,本研究的目的是根据我们的高风险标准,在早期检测后收集结局数据。知情同意由任何共同研究者获取。获取主要 PCEDP 的知情同意,同时也获取允许我们的 Cancer Program 使用数据的同意。我们每周审查所有来电和所有入组情况。我们每月开会审查研究的所有进展。我们的 IRB 定期审查研究的进展。我们机构每月举行一次 Clinical research Committee 会议。

【主题与分类】

主题标签:Pancreatic Cancer、Pancreas Cancer、Pancreatic Adenocarcinoma、Familial Pancreatic Cancer、BRCA 1/2、HNPCC、Lynch Syndrome、Hereditary Pancreatitis、FAMMM、Familial Atypical Multiple Mole Melanoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02206360

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源站:https://clinicaltrials.gov/study/NCT02206360

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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

条件:胰腺癌、胰腺肿瘤、胰腺腺癌、家族性胰腺癌、BRCA 1/2、HNPCC、Lynch综合征、遗传性胰腺炎。有兴趣的个体可由医生、家人或朋友推荐。我们会告知个体,本研究旨在根据我们设定的高风险标准,收集早期检测后的结果数据。知情同意由任何共同研究者获取。获取知情同意是为了主要的PCEDP,并且也为了允许我们的癌症项目使用数据。我们每周审查所有来电和所有入组情况。我们每月召开会议,审查研究的所有进展。我们的IRB定期审查研究的进展。我们机构每月召开临床研究委员会会议。

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

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