闭塞后反应性充血与基底细胞癌

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT01455363

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：基底细胞癌。研究者旨在检验并借助激光散斑对比成像证明，闭塞后反应性充血（PORH）可通过肿瘤诱导，在本例中即通过基底细胞癌诱导，该肿瘤将作为肿瘤血管系统的研究模型。这种人工增加肿瘤灌注的新概念未来可用于恶性肿瘤治疗，以便在肿瘤治疗（如放疗和/或化疗）期间提高肿瘤平均氧分压（从而减少肿瘤缺氧——恶性肿瘤的标志），并提高其疗效。本临床试验将采用躯干和面部基底细胞癌（BCC）的皮瓣模型，并遵循BCC手术的经典切除边缘（3-4mm）：局部麻醉后，在BCC周围掀起一个小型随意型皮瓣，然后用手术夹夹闭皮蒂3分钟，再松开夹子。对于肢体BCC，将使用肢体止血带，并在BCC位置上游阻断3分钟。

在实验的所有步骤中，将使用激光散斑成像连续测量肿瘤周围及肿瘤内的灌注情况，从肿瘤切除开始，直至肿瘤蒂夹闭或止血带释放后10分钟。

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。