利伐沙班用于癌症患者血栓栓塞治疗与预防：综合癌症中心经验

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02502396

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：癌症、下肢及上肢深静脉血栓形成、肺栓塞、非瓣膜性心房颤动。本回顾性描述性研究将审查2012年1月1日至2016年11月7日期间在UT MDACC因NVAF或既往VTE并诊断为癌症而处方利伐沙班的约375例癌症患者的病历。研究期间处方利伐沙班的患者名单将从Pharmacy Informatics获取。我们将审查药学名单上所有在研究时间段内被处方利伐沙班的患者的资格。将确定符合纳入/排除标准的合格患者。将从Pharmacy Informatics、CS、Laboratory Informatics和Clinical Informatics数据库中收集合格患者的所有可用数据，涉及人口统计学、临床参数和利伐沙班使用情况。关注的变量包括人口统计学信息、临床参数（肿瘤类型、疾病范围、临床检查发现、合并症存在情况、诊断评估和治疗干预）、利伐沙班停药原因及结局。

所有患者特异性数据的保密性将得到维护。通过使用药学信息学和CS，我们能够捕获在UT MDACC接受利伐沙班处方的大多数患者。这是一项描述性研究，最终样本量将取决于2012年1月1日至2016年11月7日期间可供病历审查的记录。

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。