癌症互联可及与远程专家突破壁垒项目：为佛罗里达州潘汉德尔及周边地区癌症患者提供居家癌症治疗并提高治疗满意度

数据集获取

源站：https://clinicaltrials.gov/study/NCT07285044

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：淀粉样变性、基底细胞癌、胆道癌、膀胱癌、乳腺癌、宫颈癌、结直肠癌、子宫内膜癌。这项 II 期试验研究在患者家中提供癌症治疗是否比传统门诊环境更受青睐，以及它是否能提高居住在 Florida Panhandle 及周边地区的癌症患者的治疗满意度。通常，与药物相关的癌症照护在医疗中心提供，这导致患者不得不花费大量时间离开家人、朋友和熟悉的环境。在患者及其家人生命中这一艰难时期，这可能加重其身体、情感、社交和经济负担。Cancer Connected Access and Remote Expertise (CARE) Beyond Walls (CCBW) 项目使用一支经过培训的专业照护团队，在患者家中提供癌症治疗。它旨在支持家庭健康团队与医疗服务提供者及 Mayo Clinic 之间的远程连接。与传统的门诊环境相比，这可能更受青睐，并可能提高居住在 Florida Panhandle 及周边地区的癌症患者的治疗满意度。

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。