传感器辅助预防头颈癌患者脱水

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT02253238

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：头颈癌。摘要：尽管头颈癌（HNC）高度可治愈，但原发性放射治疗（RT）仍具有挑战性。尽管在放疗期间对头颈癌患者进行了强化、高质量的多学科症状管理，但高达80%的患者仍会出现中度至重度的口腔黏膜炎，导致几乎无法摄入足够液体，并需要使用阿片类药物止痛。我们的数据显示，27%至32%的头颈癌患者在放疗期间入住住院部或急诊科（ER）。只要能够早期识别高风险患者并进行静脉补液，这些与脱水相关的入院（及其伴随费用）在很大程度上是可以预防的。目前，按照接受放疗的头颈癌患者的标准诊疗规范，临床医生仅在标准门诊随访期间每周评估患者一次。然而，脱水发生背后的生理变化可能迅速进展，常常发生在门诊随访之间。在本项目中，我们聚焦于这一被错失的预防机会，通过测试一种新型居家脱水评估与早期干预方法的有效性，以降低脱水风险。

本项目评估一项协调性脱水预防项目的有效性，该项目使用一个系统（CYCORE），将家庭监测传感器——采集生物特征和自我报告的症状数据——连接到网络基础设施（CI），并将这些数据每日发送给患者的医疗团队，医疗团队则监测患者脱水的早期迹象，并在需要时提供更早的临床干预。本项目基于我们成功的试点研究，该研究评估了CYCORE在HNC患者及其放射科医疗团队中使用的可行性。患者报告对该系统的接受度很高，而临床医生认为这些数据有价值且有用，可提供关于患者居家脱水状态的额外信息。我们将在MD Anderson接受RT的总共192名HNC患者进行随机分组

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。