高危肉瘤患者新辅助治疗的精准医学方法

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07432932

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

疾病类型：肉瘤、平滑肌肉瘤、成人肉瘤、滑膜肉瘤、成人软组织肉瘤（STS）、成人软组织肉瘤、躯干与四肢软组织肉瘤、肢体软组织肉瘤、腹膜后肉瘤。这是一项横跨四个国家的多中心协作研究，旨在加速高危肉瘤新辅助治疗的精准医学方法。该研究将包括来自两个队列的前瞻性和回顾性患者识别与纳入；这些患者要么仅接受手术，要么接受手术和NCT。参与的地方中心将继续使用预先批准的既定数据和组织采集流程。与外部站点的合作将允许招募更大的患者队列纳入分析。患者将从以下五个中心招募参与研究：皇家马斯登医院、格拉斯哥比森西苏格兰中心、伯明翰NHS信托、Fondazione IRCCS Istituto Nazionale dei Tumori以及Hospital Universitario Virgen del Rocio/Instituto de Biomedicina de Sevilla。转化研究分析将在所有三个中心进行。

各中心将把去标识化的临床数据和组织样本送至负责项目特定组成部分的中心。材料和数据的转移将依照人体组织管理局（HTA）的规定进行，并且在任何组织在站点间转移之前，将签订适当的材料转移协议（MTAs）。此外，还将完成一份数据保护检查表，并由各机构的信息治理团队审核，以确保合作站点共享的所有去标识化数据得到妥善处理，并遵守各机构在患者保密和适当数据处理实践方面的责任。

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。